Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere la Modele Avansate de Machine Learning
- Prezentare a modelelor complexe: Random Forests, Gradient Boosting, Neural Networks
- Când să folosiți modele avansate: cele mai bune practici și cazuri de utilizare
- Introducere la tehnici de învățare prin agregare (ensemble learning)
Tunare Hiperparametrică și Optimizare
- Tehnici grid search și random search
- Automatizarea tunării hiperparametrice cu Google Colab
- Utilizarea tehnici avansate de optimizare (Bayesian, Genetic Algorithms)
Rețele Neuronale și Invățarea Profundă
- Construirea și învățarea rețelelor neuronale adânci
- Transferul de învățare cu modele pre-antrenate
- Optimizarea modelelor de invățare profundă pentru performanță
Implementarea Modelului
- Introducere la strategii de implementare a modelului
- Implementarea modelelor în mediile cloud folosind Google Colab
- Inferența în timp real și procesarea batch
Lucrul cu Google Colab pentru Machine Learning la Scară Largă
- Colaborarea pe proiecte de machine learning în Colab
- Utilizarea Colab pentru antrenament distribuit și accelerare cu GPU/TPU
- Integrarea cu servicii cloud pentru antrenamentul la scară largă a modelelor
Interpretabilitatea și Explicabilitatea Modelului
- Explorarea tehnici de interpretabilitate (LIME, SHAP)
- AI explicabil pentru modele de invățare profundă
- Gestionarea bias-ului și al corectitudinii în modelele de machine learning
Aplicații din Lumea Reală și Studii de Caz
- Aplicarea modelelor avansate în sănătate, finanțe și e-commerce
- Studii de caz: Implementări de modele cu succes
- Provocările și tendințele viitoare în machine learning avansat
Rezumat și Următorii Pași
Cerințe
- Cunoștințe solide despre algoritmi și concepte de machine learning
- Competențe avansate în programarea Python
- Experiență cu Jupyter Notebooks sau Google Colab
Public Țintă
- Oameni de știință a datelor
- Practicieni în machine learning
- Ingineri AI
21 ore
Mărturii (2)
ecosistemul ML nu include doar MLFlow, ci și Optuna, hyperops, Docker și Docker-Compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
Tradus de catre o masina
M-a plăcut să particip la instruirea Kubeflow, care a avut loc la distanță. Această instruire mi-a permis să consolidez cunoștințele despre serviciile AWS, K8s și toate instrumentele devOps în jurul Kubeflow, care reprezintă bazele necesare pentru a aborda subiectul cu succes. Vreau să-i mulțumesc lui Malawski Marcin pentru răbdarea sa și profesionalismul demonstrat în instruire și sfaturi privind cele mai bune practici. Malawski abordează subiectul din diferite unghiuri, folosind diferite instrumente de implementare precum Ansible, EKS kubectl, Terraform. Acum sunt cu adevărat convins că intru în domeniul de aplicație potrivit.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curs - Kubeflow
Tradus de catre o masina
