AutoML with Auto-Keras

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Metodologia

    Online

  • Inizio

    Scegli data

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

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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

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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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