Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Afinarea și optimizarea iperparametrilor
Introducere în modele avansate Machine Learning
Deployare model
Interpretabilitatea și explicabilitatea modelului
Neural Networks și Deep Learning
Aplicații practice și studii de caz
Rezumat și următoarele pași
Lucrul cu Google Colab pentru modele pe scară largă Machine Learning
- Implementarea de modele avansate în sănătate, finanțe și comert electronic
- Studii de caz: deployuri de model cu succes
- Challenges și tendințe viitoare în machine learning avansat
- Construirea și antrenarea de rețele neuronale profunde
- Aprenderea prin transfer cu modele preantrenate
- Optimizarea modelelor de învățare profundă pentru performanță
- Colaborarea la proiecte de machine learning în Colab
- Utilizarea Colab pentru antrenament distribuit și accelerare GPU/TPU
- Integrarea cu serviciile cloud pentru antrenament de modele scalabilă
- Explorarea tehnicilor de interpretabilitate a modelului (LIME, SHAP)
- AI explicabil pentru modele de învățare profundă
- Gestionarea biasei și echității în modele de machine learning
- Tehnici de căutare pe grilă și căutare aleatorie
- Automatizarea afinei iperparametrilor cu Google Colab
- Utilizarea de tehnici avansate de optimizare (Bayesian, Algoritmi Genetici)
- Introducere în strategii de deployare a modelului
- Deployarea modelelor în medii cloud folosind Google Colab
- Inferență timp real și procesare pe porțiuni
- Prezentare de modele complexe: Random Forests, Gradient Boosting, Neural Networks
- Când să folosești modele avansate: cele mai bune practici și cazuri de utilizare
- Introducere în tehnici de învățare prin ansamblu
Cerințe
Pubică
- Cercetători de date
- Practicieni în învățarea automatizată
- Ingineri AI
- Comprehensie puternică a algoritmilor și conceptelor de învățare automatizată
- Proficientă în programarea Python
- Experiență cu Jupyter Notebooks sau Google Colab
21 ore
Mărturii (2)
ecosistemul ML nu se limitează la MLFlow ci include și Optuna, hyperops, docker, docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
Tradus de catre o masina
Am apreciat participarea la antrenamentul Kubeflow, care s-a desfășurat în mod remote. Acest antrenament m-a permis să consolidez cunoștințele despre serviciile AWS, K8s și toolele devOps din jurul Kubeflow, care sunt bazele necesare pentru a aborda subiectul în mod corespunzător. Doresc să-i mulțumesc lui Malawski Marcin pentru paciența și profesionalismul arătat în antrenament și în oferirea de sfaturi privind cele mai bune practici. Malawski abordează subiectul din diferite perspective, folosind diverse instrumente de dezvoltare Ansible, EKS kubectl, Terraform. Acum sunt cu siguranță convins că mă îndrept către domeniul potrivit de aplicare.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curs - Kubeflow
Tradus de catre o masina
