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 în ML
- Răbdarea de învățare ca parte a Inteligenței Artificiale
- Tipuri de Răbdare de Învățare (ML)
- Algoritmi de ML
- Sfide și potențialul de utilizare al ML
- Suprapunerea și echilibrul bias-varianță în ML
- Tehnici de Răbdare de Învățare
- Fluxul de lucru Machine Learning
- Învățarea supraveghetată – Clasificare, Regresie
- Învățarea nesupravegheată – Aclandizare, Detectarea anomalilor
- Învățarea semisupravegheată și Reinforcement Learning
- Considerații în Machine Learning
- Preprocesarea Datelor
- Pregătirea și transformarea datelor
- Ingineria caracteristicilor
- Scalare a caracteristicilor
- Reducerea dimensionalității și selecția variabilelor
- Vizualizarea datelor
- Analiza exploratorie
- Cazuri de studiu
- Ingineria avansată a caracteristicilor și impactul asupra rezultatelor în regresia liniară pentru predicții
- Analiza seriei temporale și Forecasting volumul lunar al vânzărilor - metode de bază, ajustarea sezonieră, regresie, ușurare exponențială, ARIMA, rețele neuronale
- Analiza coșului de cumpărături și miniere de reguli de asociere
- Analiza segmentației folosind aclandizarea și hărți auto-organizante
- Clasificarea clientului probabil să nu plătească folosind regresia logistice, arborii de decizie, xgboost, svm
Cerințe
Cunoașterea și conștientizarea fundamentelor Machine Learning
14 ore
Mărturii (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
