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
Introducere în Modele Avansate Machine Learning
- Prezentare de modele complexe: Random Forests, Gradient Boosting, Neural Networks
- Când să folosiți modele avansate: Cele mai bune practici și cazuri de utilizare
- Introducere în tehnici de învățare în ansamblu
Ajustarea și Optimizarea Parametrilor Hiperinovați
- Tehnici de căutare cu grilă și căutare aleatorie
- Automatizarea ajustării parametrilor hiperinovați cu Google Colab
- Utilizarea tehnicii avansate de optimizare (Bayesian, Algoritmi Genetici)
Neural Networks și Deep Learning
- Construirea și antrenamentul rețelelor neuronale profunde
- Transfer learning cu modele preantrenate
- Optimizarea modelelor de învățare profundă pentru performanță
Deploying Models
- Introducere în strategii de deploy-uri pentru modele
- Deploy-ul modelelor în medii cloud folosind Google Colab
- Inferență în timp real și procesare în loturi
Lucru cu Google Colab pentru Modele Machine Learning la Scara Mare
- Colaborarea pe proiecte de învățare automatizată în Colab
- Utilizarea Colab pentru antrenament distribuit și accelerare cu GPU/TPU
- Integrarea cu serviciile cloud pentru antrenamentul scalabil al modelelor
Interpretabilitatea și Explicabilitatea Modelului
- Explorarea tehnicilor de interpretare a modelului (LIME, SHAP)
- AI explicabil pentru modele de învățare profundă
- Gestionarea biaza și corectitudinii în modelele de învățare automatizată
Aplicații din Vida Reală și Studii de Caz
- Aplicarea modelelor avansate în sănătate, finanțe și comerț electronic
- Studii de caz: Deploy-uri de modele reușite
- Provocările și tendințele viitoare în învățarea automatizată avansată
Rezumat și Pasurile Următoare
Cerințe
- Compreensiune puternică a algoritmilor și conceptelor de învățare automată
- Proficiență în programarea Python
- Experiență cu Jupyter Notebooks sau Google Colab
Publiculțintă
- Cercetători de date
- Practicieni în învățarea automată
- Ingineri AI
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
