Sie werden die Modellleistung anhand von Genauigkeits- und F1-Kennzahlen bewerten, Schwachstellen identifizieren und die Merkmale systematisch verfeinern. Sie werden die Entscheidungen zum Feature-Engineering iterativ optimieren, um die definierten Leistungsziele zu erreichen.

Sie werden mögliche Topologien neuronaler Netze wie CNNs, RNNs und Transformers analysieren. Sie werden die Aufgabenanforderungen, die Datenmerkmale und die Rechenbeschränkungen bewerten, um die am besten geeignete Architektur auszuwählen.

Sie werden eigene Architekturen für neuronale Netze erstellen, indem Sie Schichten, Aktivierungsfunktionen und Regularisierungstechniken miteinander kombinieren. Sie werden architektonische Entscheidungen testen, um die Generalisierungsfähigkeit und die Trainingsstabilität zu verbessern.

Sie werden Transfer-Learning-Workflows anwenden, um vortrainierte Modelle anhand domänenspezifischer Datensätze zu optimieren. Sie werden mit dem Einfrieren und Aufheben des Einfrierens von Schichten experimentieren, um die Anpassung des Modells zu verbessern.

Sie werden verschiedene Konfigurationen von Deep-Learning-Modellen bewerten, indem Sie Genauigkeit, Latenz und Speicherverbrauch vergleichen. Dabei werden Sie einen Kompromiss zwischen Leistung und Effizienz finden, um die am besten geeignete, produktionsreife Konfiguration zu ermitteln.

Sie werden die Rechenkomplexität von Algorithmen analysieren und bewerten, wie sich Datenstrukturen auf die Leistung auswirken. Sie werden unter Berücksichtigung der Skalierbarkeit und der Anforderungen an die Arbeitslast optimale Ansätze auswählen.

Sie entwickeln Prototyp-Algorithmen und entwerfen strukturierte Benchmarks zur Messung von Latenz, Durchsatz und Speicherverbrauch. Sie werten die Benchmark-Ergebnisse aus, um Leistungsabwägungen zu bewerten und Implementierungsentscheidungen zu begründen.