AutoML with Auto-sklearn

Corso

A Milano

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Luogo

    Milano

auto-sklearn è un pacchetto python costruito attorno alla libreria di apprendimento automatico Scikit-learn. Cerca automaticamente l'algoritmo di apprendimento corretto per un nuovo set di dati di machine learning e ne ottimizza i parametri.
questa formazione dal vivo dell'istruttore (in loco o a distanza) è rivolta a professionisti del machine learning che desiderano utilizzare auto-sklearn 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.
costruire modelli di apprendimento automatico altamente accurati, ignorando i compiti più noiosi di selezionare, addestrare e testare diversi modelli.
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.
Machine Translated

Sedi e date

Luogo

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Milano
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Piazza Duomo, Via Torino 2, 20123

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Profilo del corso

Experience with machine learning algorithms.
Python programming experience.
Audience
Data scientists
Data analysts with a technical background

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Opinioni

Materie

  • E-learning
  • Apprendimento
  • Auto

Programma

Introduction

Setting up a Working Environment

Installing Auto-sklearn

Anatomy of a Standard Machine Learning Workflow

How Auto-sklearn Automates the Machine Learning Workflow

Searching for the Best Neural Network Architecture with NAS (Neural Architecture Search)

Case Study: AutoML with Auto-sklearn

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-sklearn for Deep Learning Models

Troubleshooting

Summary and Conclusion

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