Troubleshooting Fine-Tuning Challenges Treningskurs
Dette kurset på avansert nivå utstyrer deltakerne med kunnskap og ferdigheter til å feilsøke vanlige utfordringer ved finjustering av maskinlæringsmodeller. Fra å adressere dataubalanser til å løse overtilpasning og sikre riktig modellkonvergens, vil deltakerne få praktisk ekspertise for å håndtere problemer i den virkelige verden i finjusteringsscenarier.
Denne instruktørledede, direkteopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å forbedre ferdighetene sine i å diagnostisere og løse finjusteringsutfordringer for maskinlæringsmodeller.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Diagnostiser problemer som overtilpasning, undertilpasning og dataubalanse.
- Implementere strategier for å forbedre modellkonvergens.
- Optimaliser finjustering av rørledninger for bedre ytelse.
- Feilsøk opplæringsprosesser ved hjelp av praktiske verktøy og teknikker.
Kursets format
- Interaktivt foredrag og diskusjon.
- Mye øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for kurstilpasning
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Kursplan
Introduksjon til Fine-Tuning utfordringer
- Oversikt over finjusteringsprosessen
- Vanlige utfordringer ved finjustering av store modeller
- Forstå virkningen av datakvalitet og forbehandling
Adressering av dataubalanser
- Identifisere og analysere dataubalanser
- Teknikker for håndtering av ubalanserte datasett
- Bruk av dataforsterkning og syntetiske data
Håndtering av over- og undertilpasning
- Forstå overfitting og underfitting
- Regulariseringsteknikker: L1, L2 og frafall
- Justering av modellkompleksitet og treningsvarighet
Forbedring av modellkonvergens
- Diagnostisering av konvergensproblemer
- Velge riktig læringshastighet og optimalisering
- Implementering av læringshastighetsplaner og oppvarming
Feilsøking Fine-Tuning Rørledninger
- Verktøy for å overvåke opplæringsprosesser
- Logging og visualisering av modellberegninger
- Feilsøking og løsning av kjøretidsfeil
Optimalisering av treningseffektivitet
- Batchstørrelse og gradientakkumuleringsstrategier
- Bruker blandet presisjonstrening
- Distribuert opplæring for store modeller
Kasusstudier om feilsøking i den virkelige verden
- Kasusstudie: Finjustering for sentimentanalyse
- Kasusstudie: Løse konvergensproblemer i bildeklassifisering
- Kasusstudie: Adressering av overfitting i tekstoppsummering
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Erfaring med rammeverk for dyp læring som PyTorch eller TensorFlow
- Forståelse av maskinlæringskonsepter som opplæring, validering og evaluering
- Kjennskap til finjustering av ferdigtrente modeller
Publikum
- Dataforskere
- AI-ingeniører
Open Training Courses require 5+ participants.
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges Treningskurs - Booking
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges Treningskurs - Enquiry
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterte kurs
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsprofesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre banebrytende overføringslæringsteknikker og bruke dem på komplekse problemer i den virkelige verden.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå avanserte konsepter og metoder innen overføringslæring.
- Implementere domenespesifikke tilpasningsteknikker for forhåndstrente modeller.
- Bruk kontinuerlig læring for å administrere utviklende oppgaver og datasett.
- Mestre finjustering av flere oppgaver for å forbedre modellytelsen på tvers av oppgaver.
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models
14 timerDenne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI-vedlikeholdsteknikere og MLOps-profesjonelle som ønsker å implementere robuste kontinuerlige læringsrørledninger og effektive oppdateringsstrategier for utplasserte, finjusterte modeller.
Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:
- Designe og implementere kontinuerlige læringsarbeidsflyter for utplasserte modeller.
- Forhindre katastrofal glemsel gjennom riktig opplæring og minnehåndtering.
- Automatisere overvåking og oppdateringstriggere basert på modell-drift eller datendringer.
- Integere modelloppdateringsstrategier i eksisterende CI/CD- og MLOps-rørledninger.
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å distribuere finjusterte modeller pålitelig og effektivt.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå utfordringene med å distribuere finjusterte modeller i produksjon.
- Containeriser og distribuer modeller ved hjelp av verktøy som Docker og Kubernetes.
- Implementer overvåking og logging for utplasserte modeller.
- Optimaliser modeller for ventetid og skalerbarhet i virkelige scenarier.
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å få praktiske ferdigheter i å tilpasse AI-modeller for kritiske økonomiske oppgaver.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om finjustering for finansapplikasjoner.
- Utnytt forhåndstrente modeller for domenespesifikke oppgaver innen finans.
- Bruk teknikker for svindeloppdagelse, risikovurdering og generering av finansiell rådgivning.
- Sikre overholdelse av økonomiske forskrifter som GDPR og SOX.
- Implementere datasikkerhet og etisk AI-praksis i finansielle applikasjoner.
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels til avansert nivå som ønsker å tilpasse forhåndstrente modeller for spesifikke oppgaver og datasett.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for finjustering og dens anvendelser.
- Forbered datasett for finjustering av forhåndstrente modeller.
- Finjuster store språkmodeller (LLM) for NLP-oppgaver.
- Optimaliser modellytelsen og ta tak i vanlige utfordringer.
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå og AI-utøvere som ønsker å implementere finjusteringsstrategier for store modeller uten behov for omfattende beregningsressurser.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for Low-Rank Adaptation (LoRA).
- Implementer LoRA for effektiv finjustering av store modeller.
- Optimaliser finjustering for miljøer med begrensede ressurser.
- Evaluer og distribuer LoRA-tunede modeller for praktiske bruksområder.
Fine-Tuning Multimodal Models
28 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre multimodal modellfinjustering for innovative AI-løsninger.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå arkitekturen til multimodale modeller som CLIP og Flamingo.
- Forbered og forhåndsbehandle multimodale datasett effektivt.
- Finjuster multimodale modeller for spesifikke oppgaver.
- Optimaliser modeller for virkelige applikasjoner og ytelse.
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å forbedre NLP-prosjektene sine gjennom effektiv finjustering av ferdigtrente språkmodeller.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om finjustering for NLP-oppgaver.
- Finjuster forhåndstrente modeller som GPT, BERT og T5 for spesifikke NLP-applikasjoner.
- Optimaliser hyperparametre for forbedret modellytelse.
- Evaluer og distribuer finjusterte modeller i virkelige scenarier.
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection
14 timerThis instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
- Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
- Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
- Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics
14 timerThis instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
- Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
- Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
- Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 timerDenne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-forskere på avansert nivå, maskinlæringsingeniører og utviklere som ønsker å finjustere DeepSeek LLM-modeller for å lage spesialiserte AI-applikasjoner skreddersydd for spesifikke bransjer, domener eller forretningsbehov.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå arkitekturen og egenskapene til DeepSeek-modeller, inkludert DeepSeek-R1 og DeepSeek-V3.
- Forbered datasett og forhåndsbehandle data for finjustering.
- Finjuster DeepSeek LLM for domenespesifikke applikasjoner.
- Optimaliser og distribuer finjusterte modeller effektivt.
Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance
14 timerThis instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
- Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
- Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
- Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.
Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research
14 timerThis instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
- Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
- Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
- Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsingeniører, AI-utviklere og dataforskere på mellomnivå til avansert nivå som ønsker å lære hvordan de kan bruke QLoRA til effektiv finjustering av store modeller for spesifikke oppgaver og tilpasninger.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå teorien bak QLoRA og kvantiseringsteknikker for LLMs.
- Implementere QLoRA i finjustering av store språkmodeller for domene-spesifikke applikasjoner.
- Optimalisere finjusteringsyytelse på begrensede beregningsressurser ved hjelp av kvantisering.
- Utplassere og evaluere finjusterte modeller effektivt i virkelige applikasjoner.
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere av innbydde AI-løsninger og spesialister i kantdatabehandling som ønsker å finjustere og optimalisere lette AI-modeller for utplassering på ressursbegrensede enheter.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Velge og tilpasse forhåndstrente modeller som er egnet for kantutplassering.
- Bruke kvantisering, beskjæring og andre komprimeringsmetoder for å redusere modellstørrelse og forsinkelse.
- Finjustere modeller ved hjelp av overføringslæring for oppgave-spesifikk ytelse.
- Utplassere optimaliserte modeller på virkelige kanthardwareplattformer.