Schița de curs

Introducere

Configurarea unui mediu de lucru

Instalarea Auto-Keras

Anatomia unui flux de lucru standard de învățare automată

Cum automatizează Auto-Keras fluxul de lucru de învățare automată

Căutarea celei mai bune arhitecturi de rețea neuronală cu NAS (Neural Architecture Search)

Studiu de caz: AutoML cu Auto-Keras

Descărcarea unui set de date

Construirea unui model de învățare automată

Antrenarea și testarea modelului

Reglarea hiperparametrilor

Construirea, antrenarea și testarea unor modele suplimentare

Reglarea hiperparametrilor pentru a îmbunătăți acuratețea

Configurarea Auto-Keras pentru modele de învățare profundă

Depanare

Rezumat și concluzii

Cerințe

  • Experiență în lucrul cu modele de învățare automată.
  • Cunoștințe de programare în Python sunt utile, dar nu obligatorii.

Public țintă

  • Analiști de date
  • Experți în domeniu
  • Specialiști în știința datelor
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite