AutoML with Auto-Keras
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
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Tipologia
Corso
-
Luogo
Milano
auto-keras (noto anche come Autokeras o auto keras) è una libreria Python open source per il Machine Learning automatizzato (AutoML).
questa formazione Live (in loco o remota) guidata da istruttori è rivolta a data scientist e a persone meno tecniche che desiderano utilizzare auto-keras per automatizzare il processo di selezione e ottimizzazione di un modello di machine learning.
entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
automatizza il processo di formazione di modelli di Machine Learning altamente efficienti.
Cerca automaticamente i migliori parametri per i modelli di Deep Learning.
costruire modelli di apprendimento automatico altamente accurati.
utilizzare il potere di machine learning per risolvere i problemi di business del mondo reale.
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 auto-keras, si prega di visitare:
Machine Translated
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Experience working with machine learning models.
Python programming experience is helpful but not necessary.
Audience
Data analysts
Subject matter experts (domain experts)
Data scientists
Opinioni
Materie
- E-learning
- Auto
Programma
Introduction
Setting up a Working Environment
Installing Auto-Keras
Anatomy of a Standard Machine Learning Workflow
How Auto-Keras Automates the Machine Learning Workflow
Searching for the Best Neural Network Architecture with NAS (Neural Architecture Search)
Case Study: AutoML with Auto-Keras
Downloading a Dataset
Building a Machine Learning Model
Training and Testing the Model
Tuning the Hyperparameters
Building, Training, and Testing Additional Models
Tweaking the Hyperparameters to Improve Accuracy
Configuring Auto-Keras for Deep Learning Models
Troubleshooting
Summary and Conclusion
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AutoML with Auto-Keras