Plan Szkolenia

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

Wymagania

  • Experience with machine learning algorithms.
  • Python programming experience.

Audience

  • Data scientists
  • Data analysts with a technical background
  14 godzin
 

Liczba uczestników


Data rozpoczęcia

Data zakończenia


Daty szkoleń są uzależnione od dostępności trenerów. Szkolenia standardowo odbywają się w godzinach od 09:00 do 16:00.
Szkolenia zdalne są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.

Szkolenia Powiązane

Powiązane Kategorie