Schița de curs
Algoritmi de Învățare Automată în Julia
Concepte introductive
- Învățare supervizată și nesupravegheată
- Validare încrucișată și selecție de modele
- Compromisul bias/varianță
Regresie liniară și logistică
(NaiveBayes & GLM)
- Concepte introductive
- Ajustarea modelelor de regresie liniară
- Diagnosticarea modelelor
- Naive Bayes
- Ajustarea unui model de regresie logistică
- Diagnosticarea modelelor
- Metode de selecție a modelelor
Distanțe
- Ce este o distanță?
- Euclidiană
- Cityblock
- Cosinus
- Corelație
- Mahalanobis
- Hamming
- MAD
- RMS
- Deviația pătratică medie
Reducerea dimensionalității
-
Analiza Componentelor Principale (PCA)
- PCA liniară
- PCA cu nucleu
- PCA probabilistică
- Analiză Independentă
- Scalare multidimensională
Metode de regresie modificate
- Concepte de bază ale regularizării
- Regresia Ridge
- Regresia Lasso
- Regresia pe componente principale (PCR)
Clustering
- K-means
- K-medoids
- DBSCAN
- Clustering ierarhic
- Algoritmul Markov Cluster
- Clustering Fuzzy C-means
Modele standard de învățare automată
(NearestNeighbors, DecisionTree, LightGBM, XGBoost, EvoTrees, LIBSVM pachete)
- Concepte de gradient boosting
- Vecinii cei mai apropiați (KNN)
- Modele de arbori de decizie
- Modele de păduri aleatoare
- XGBoost
- EvoTrees
- Mașini cu vectori de suport (SVM)
Rețele neuronale artificiale
(Pachetul Flux)
- Coborâre gradient stocastică și strategii
- Perceptroni multicelulari, propagare înainte și înapoi
- Regularizare
- Rețele neuronale recurente (RNN)
- Rețele neuronale convoluționale (Convnets)
- Autoencodere
- Hiperparametri
Cerințe
Acest curs este destinat persoanelor care deja au cunoștințe în domeniile științei datelor și statisticii.
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
