AutoML
Corso
A Milano
Hai bisogno di un coach per la formazione?
Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.
Descrizione
-
Tipologia
Corso
-
Luogo
Milano
AutoML è un software di apprendimento automatico di facile utilizzo che automatizza gran parte del lavoro necessario per selezionare un algoritmo di apprendimento automatico ideale, le sue impostazioni dei parametri e i metodi di pre-elaborazione.
questa formazione diretta da istruttore (in loco o a distanza) è rivolta a persone tecniche con un background in Machine Learning che desiderano ottimizzare i modelli di Machine Learning utilizzati per rilevare modelli complessi nei Big Data.
entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
installare e valutare vari strumenti AutoML open source.
Train modelli di apprendimento automatico di alta qualità.
risolvere in modo efficiente diversi tipi di problemi di apprendimento automatico supervisionati.
scrivere solo il codice necessario per avviare il processo di Machine Learning automatizzato.
formato del corso
conferenza interattiva e discussione.
un sacco di esercizi e pratica.
implementazione hands-on in un ambiente lab Live.
Opzioni di personalizzazione del corso
per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
per saperne di più su AutoML, si prega di visitare:
Machine Translated
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Experience with machine learning algorithms.
Python or R programming experience.
Audience
Data analysts
Data scientists
Data engineers
Developers
Opinioni
Materie
- E-learning
- Apprendimento
Programma
Introduction
Setting up a Working Environment
Overview of AutoML Features
How AutoML Explores Algorithms
- Gradient Boosting Machines (GBMs), Random Forests, GLMs, etc.
Solving Problems by Use-Case
Solving Problems by Training Data Type
Data Privacy Considerations
Cost Considerations
Preparing Data
Working with Numeric and Categorical Data
- IID tabular data (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT)
Working with Time Dependent Data (Time-Series Data)
Classifying Raw Text
Classifying Raw Image Data
- Deep Learning and Neural Architecture Search (TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, etc.)
Deploying an AutoML Method
A Look at the Algorithms Inside AutoML
Ensembling Different Models Together
Troubleshooting
Summary and Conclusion
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