Uczenie maszynowe z Google Colab - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą wykorzystać AdaBoost do budowy algorytmów boostingowych dla uczenia maszynowego z użyciem Pythona.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować niezbędne środowisko rozwojowe do budowy modeli uczenia maszynowego z AdaBoost.
• Zrozumieć podejście uczenia zespołowego oraz jak wdrożyć adaptacyjny boosting.
• Nauczyć się budowy modeli AdaBoost w celu wzmacniania algorytmów uczenia maszynowego w Pythonie.
• Używać optymalizacji hiperparametrów do zwiększania dokładności i wydajności modeli AdaBoost.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, a także mniej technicznych osób, które chcą używać Auto-Keras do automatyzacji procesu wyboru i optymalizacji modelu uczenia maszynowego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Automatyzować proces szkolenia wysoce efektywnych modeli uczenia maszynowego.
• Automatycznie wyszukiwać najlepsze parametry dla modeli głębokiego uczenia.
• Budować wysoce dokładne modele uczenia maszynowego.
• Wykorzystywać moc uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników technicznych z doświadczeniem w dziedzinie uczenia maszynowego, którzy chcą optymalizować modele do wykrywania złożonych wzorców w dużych zbiorach danych przy użyciu frameworków AutoML.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników o różnym poziomie zaawansowania, którzy chcą wykorzystać platformę AutoML firmy Google do tworzenia niestandardowych chatbotów na różne zastosowania.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy tworzenia chatbotów.
• Poruszać się po Google Cloud Platform i uzyskiwać dostęp do AutoML.
• Przygotowywać dane do trenowania modeli chatbotów.
• Trenować i oceniać niestandardowe modele chatbotów za pomocą AutoML.
• Wdrażać i integrować chatboty na różnych platformach i kanałach.
• Monitorować i optymalizować wydajność chatbotów w czasie.

To ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) wprowadza w dziedzinę rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego. Dotyka ono praktycznych zastosowań w statystyce, informatyce, przetwarzaniu sygnałów, komputerowym rozpoznawaniu wzorców, górnictwie danych i bioinformatyce.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zastosować podstawowe metody statystyczne do rozpoznawania wzorców.
• Wykorzystać kluczowe modele, takie jak sieci neuronowe i metody jąder do analizy danych.
• Wdrożyć zaawansowane techniki do rozwiązywania złożonych problemów.
• Poprawić dokładność prognoz łącząc różne modele.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi i analityków danych, którzy chcą automatyzować, oceniać i zarządzać modelami predykcyjnymi przy użyciu możliwości uczenia maszynowego DataRobot.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wczytywać zbiory danych w DataRobot w celu analizy, oceny i kontroli jakości danych.
• Tworzyć i trenować modele w celu identyfikacji ważnych zmiennych i osiągania celów predykcyjnych.
• Interpretować modele, aby tworzyć wartościowe wnioski przydatne w podejmowaniu decyzji biznesowych.
• Monitorować i zarządzać modelami w celu utrzymania zoptymalizowanej wydajności predykcyjnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, analityków danych oraz programistów, którzy chcą poznać produkty i funkcje AutoML, aby z minimalnym wysiłkiem tworzyć i wdrażać niestandardowe modele treningowe ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poznać linię produktów AutoML, aby wdrażać różne usługi dla różnych typów danych.
• Przygotować i oznaczyć zbiory danych, aby tworzyć niestandardowe modele ML.
• Trenować i zarządzać modelami, aby tworzyć dokładne i sprawiedliwe modele uczenia maszynowego.
• Dokonywać prognoz przy użyciu wytrenowanych modeli, aby spełniać cele i potrzeby biznesowe.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamianie całych potoków uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarny) jest skierowany do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia Machine Learning na serwerze AWS EC2.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow i inne wymagane oprogramowanie na AWS.
• Używać EKS (Elastic Kubernetes Service), aby uprościć pracę z inicjowaniem klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w środowisku produkcyjnym.
• Trenować i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS, aby rozszerzyć aplikację ML.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykroczyć poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
• Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzalności i wdrażalności modelu ML.
• Wdraża modele ML w różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
• Skalować proces wdrażania ML, aby dostosować go do wielu użytkowników współpracujących przy projekcie.
• Ustawić centralny rejestr do eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli ML.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do programistów, którzy chcą wykorzystać Google ML Kit do budowania modeli uczenia maszynowego zoptymalizowanych do przetwarzania na urządzeniach mobilnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia funkcji uczenia maszynowego dla aplikacji mobilnych.
• Zintegrować nowe technologie uczenia maszynowego w aplikacjach na Androida i iOS za pomocą API ML Kit. 
• Ulepszać i optymalizować istniejące aplikacje za pomocą SDK ML Kit do przetwarzania i wdrażania na urządzeniach.

Pattern Matching to technika używana do lokalizowania określonych wzorców na obrazie. Może być używana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od "Pattern Recognition" (który rozpoznaje ogólne wzorce w oparciu o większe zbiory powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.

Format kursu

• Kurs ten wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców ds. danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Random Forest do budowania algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do rozpoczęcia budowania modeli uczenia maszynowego z Random Forest.
• Zrozumieć zalety Random Forest i jak go wdrożyć, aby rozwiązać problemy klasyfikacji i regresji.
• Nauczyć się obsługi dużej ilości danych i interpretacji wielu drzew decyzyjnych w Random Forest.
• Oceniać i optymalizować wydajność modeli uczenia maszynowego przez dostrajanie hiperparametrów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą nauczyć się, jak używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywać narzędzia analityczne do prognozowania szeregów czasowych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Nauczyć się stosować metodologię CRISP-DM, wybierać odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego oraz poprawiać konstrukcję i wydajność modeli.
• Wykorzystać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz korzystać z narzędzi analitycznych do prognozowania szeregów czasowych.

RapidMiner to otwarta platforma programowa do nauki o danych, przeznaczona do szybkiego prototypowania i rozwoju aplikacji. Zawiera zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, analizy tekstu i analizy predykcyjnej. 

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy nauczą się, jak korzystać z RapidMiner Studio do przygotowywania danych, uczenia maszynowego i wdrażania modeli predykcyjnych. 

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować RapidMiner
• Przygotować i wizualizować dane za pomocą RapidMiner
• Weryfikować modele uczenia maszynowego
• Integrować dane i tworzyć modele predykcyjne
• Wdrażać analizę predykcyjną w procesach biznesowych
• Rozwiązywać problemy i optymalizować RapidMiner

Odbiorcy

• Analitycy danych
• Inżynierowie
• Programiści

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

Uwaga

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.