Plan Szkolenia

Wprowadzenie

Konfigurowanie środowiska pracy

Instalacja Auto-Keras

Anatomia standardowego Machine Learning przepływu pracy

Jak Auto-Keras automatyzuje Machine Learning przepływ pracy

Wyszukiwanie najlepszej architektury sieci neuronowej z NAS (wyszukiwanie architektury neuronowej)

Studium przypadku: AutoML z Auto-Keras

Pobieranie zbioru danych

Tworzenie modelu Machine Learning

Trenowanie i testowanie modelu

Dostrajanie hiperparametrów

Tworzenie, szkolenie i testowanie dodatkowych modeli

Dostrajanie hiperparametrów w celu poprawy dokładności

Konfigurowanie Auto-Keras dla modeli Deep Learning

Rozwiązywanie problemów

Podsumowanie i wnioski

Wymagania

  • Doświadczenie w pracy z modelami uczenia maszynowego.
  • Doświadczenie w programowaniu Python jest pomocne, ale nie jest konieczne.

Uczestnicy

  • Analitycy danych
  • Eksperci merytoryczni (eksperci domenowi)
  • Naukowcy zajmujący się danymi
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie