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
Configurarea unui mediu de lucru
Prezentare generală a caracteristicilor AutoML
Cum explorează AutoML algoritmii
- Gradient Boosting Machines (GBM-uri), Random Forests, GLM-uri, etc.
Rezolvarea problemelor în funcție de cazul de utilizare
Rezolvarea problemelor în funcție de tipul de date de formare
Considerații privind confidențialitatea datelor
Considerații privind costurile
Pregătirea datelor
Lucrul cu date numerice și categoriale
- Date tabulare IID (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT)
Lucrul cu date dependente de timp (date în serii cronologice)
Clasificarea textului brut
Clasificarea datelor brute de imagine
- Deep Learning și căutarea arhitecturii neurale (TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, etc.)
Implementarea unei metode AutoML
O privire asupra algoritmilor din AutoML
Ansamblarea diferitelor modele
Rezolvarea problemelor
Rezumat și concluzie
Cerințe
- Experiență cu algoritmi de învățare automată.
- Python sau experiență în programarea R.
Audiență
- Analiști de date
- Oameni de știință în domeniul datelor
- Ingineri de date
- Dezvoltatori
14 ore