Cursuri de pregatire Machine Learning cu Google Colab

Această instruire guvernată de instructor, live training în Moldova (online sau la fața locului) este destinată savanților datelor și inginerilor software care doresc să folosească AdaBoost pentru a construi algoritmi boosting pentru machine learning cu Python.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Setați mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de machine learning cu AdaBoost.
• Înțelege abordarea de învățare prin ansamblu și cum să implementați boosting adaptiv.
• Aflați cum să construiți modele AdaBoost pentru a îmbunătăți algoritmii de machine learning în Python.
• Folosiți optimizarea hiperparametrilor pentru a crește acuratețea și performanța modelelor AdaBoost.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor, precum și persoanelor mai puțin tehnice care doresc să utilizeze Auto-Keras pentru a automatiza procesul de selecție și optimizare a unui model de învățare automată.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să automatizeze procesul de formare a modelelor de învățare automată foarte eficiente.
• Să caute automat cei mai buni parametri pentru modelele de învățare profundă.
• Să construiască modele de învățare automată extrem de precise.
• Să utilizeze puterea învățării automate pentru a rezolva probleme de afaceri din lumea reală.

Această instruire condusă de instructor (online sau pe loc) este destinată participanților cu experiență în machine learning care doresc să optimizeze modelele pentru detectarea unor modele complexe în big data folosind framework-uri AutoML.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează participanților cu diferite niveluri de expertiză care doresc să utilizeze platforma Google AutoML pentru a construi chatbots personalizate pentru diverse aplicații.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor putea să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale dezvoltării chatbot-urilor.
• Să navigheze în Google Cloud Platform și să acceseze AutoML.
• Pregătească datele pentru antrenarea modelelor de chatbot.
• Să antreneze și să evalueze modele personalizate de chatbot folosind AutoML.
• Să implementeze și să integreze chatbots în diverse platforme și canale.
• Monitorizați și optimizați performanța chatbot-ului în timp.

Acest training conduț în mod live (online sau la sediu) oferă o introducere în domeniul recunoașterii modelelor și a învățării automatizate. Se tocilează aplicări practice în statistici, informatică, procesare de semnale, viziune computerizată, explorare a datelor și bioinformatică.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode statistice centrale pentru recunoașterea modelelor.
• Folosi modele cheie precum rețele neuronale și metodele nucleare pentru analiza datelor.
• Implementa tehnici avansate pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Mării acuratețea predicției combinând diferite modele.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modele predictive utilizând capacitățile de învățare automată ale DataRobot.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să încarce seturi de date în DataRobot pentru a analiza, evalua și verifica calitatea datelor.
• Să construiască și să antreneze modele pentru a identifica variabile importante și pentru a atinge obiectivele de predicție.
• Să interpreteze modelele pentru a crea informații valoroase care sunt utile în luarea deciziilor de afaceri.
• Să monitorizeze și să gestioneze modelele pentru a menține o performanță optimizată de predicție.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință, analiștilor și dezvoltatorilor de date care doresc să exploreze produsele și caracteristicile AutoML pentru a crea și implementa modele de instruire ML personalizate cu un efort minim.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să exploreze linia de produse AutoML pentru a implementa diferite servicii pentru diverse tipuri de date.
• Să pregătească și să eticheteze seturi de date pentru a crea modele ML personalizate.
• Să instruiască și să gestioneze modelele pentru a produce modele de învățare automată precise și corecte.
• Să facă predicții utilizând modele instruite pentru a îndeplini obiectivele și nevoile de afaceri.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud utilizând AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Rulați conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Această instruire condusă de instructor (online sau prezențial) se adresează inginerilor care doresc să dezvolte sarcini de Machine Learning pe un server AWS EC2.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe AWS.
• Folosi EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica inițializarea unui cluster Kubernetes pe AWS.
• Creați și implementați o pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelilor ML în producție.
• Invațați și implementați modele de ML TensorFlow pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Exploatați alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Această instruire live (online sau la fața locului), susținută de un instructor, se adresează cercetătorilor în domeniul datelor care doresc să meargă dincolo de construirea de modele ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați MLflow și bibliotecile și cadrele ML conexe.
• Să aprecieze importanța trasabilității, reproductibilității și capacității de implementare a unui model ML
• Să implementeze modele ML în diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
• Scalați procesul de implementare ML pentru a găzdui mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Crearea unui registru central pentru experimentarea, reproducerea și implementarea modelelor ML.

Această instruire condusă de instructor (online sau în locație) este destinată dezvoltatorilor care doresc să folosească ML Kit de la Google pentru a construi modele de învățare automată optimizate pentru procesarea pe dispozitive mobile.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Configura media de dezvoltare necesară pentru a începe dezvoltarea funcțiilor de învățare automată pentru aplicații mobile.
• Integra tehnologiile noi de învățare automată în aplicațiile Android și iOS folosind API-urile ML Kit. 
• Îmbunătăți și optimiza aplicațiile existente folosind SDK-ul ML Kit pentru procesarea pe dispozitiv și implementare.

Pattern Matching este o tehnică utilizată pentru a localiza modele specifice în cadrul unei imagini. Aceasta poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specifice în cadrul unei imagini capturate, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Este diferită de "Pattern Recognition" (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane înrudite) prin faptul că dictează în mod specific ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul cursului

• Acest curs prezintă abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor, așa cum se aplică la Machine Vision.

Acest curs condus de instructor, live, în Moldova (online sau on-site) este destinat cercetătorilor de date și inginerilor software care doresc să folosească Random Forest pentru a construi algoritmi de învățare automată pentru seturi de date mari.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Configura mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu Random Forest.
• Înțelege avantajele Random Forest și cum să o implementeze pentru rezolvarea problemelor de clasificare și regresie.
• Aflați cum să gestionați seturi de date mari și cum să interpretați mai multe arbori decizionali din Random Forest.
• Evaluați și optimizați performanța modelelor de învățare automată prin ajustarea hiperparametrilor.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează analiștilor de date de nivel mediu care doresc să învețe cum să utilizeze RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor temporale.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să învețe să aplice metodologia CRISP-DM, să selecteze algoritmi de învățare automată adecvați și să îmbunătățească construcția și performanța modelelor.
• Să utilizeze RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor temporale.

RapidMiner este o platformă software open source pentru știința datelor pentru prototiparea și dezvoltarea rapidă a aplicațiilor. Acesta include un mediu integrat pentru pregătirea datelor, învățarea automată, învățarea profundă, extragerea textelor și analiza predictivă.

În cadrul acestui curs live condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze RapidMiner Studio pentru pregătirea datelor, învățarea automată și implementarea modelelor predictive.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze RapidMiner
• Pregătirea și vizualizarea datelor cu RapidMiner
• Să valideze modele de învățare automată
• Mashup date și să creeze modele predictive
• Să operaționalizeze analizele predictive în cadrul unui proces de afaceri
• Depanarea și optimizarea RapidMiner

Audiență

• Oameni de știință în domeniul datelor
• ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Notă

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.