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.
План на курса
Въведение
Създаване на работна среда
Преглед на AutoML функции
Как AutoML изследва алгоритмите
- Машини за усилване на градиента (GBM), Random Forest, GLM и др.
Разрешаване на проблеми по случай на употреба
Решаване на проблеми чрез обучение на тип данни
Съображения за поверителност на данните
Съображения за разходите
Подготовка на данни
Работа с числови и категориални данни
- IID таблични данни (H2O AutoML, автоматично сканиране, TPOT)
Работа с данни, зависими от времето (данни от времеви серии)
Класифициране на необработен текст
Класифициране на необработени данни за изображения
- Deep Learning и търсене на невронна архитектура (TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras и т.н.)
Внедряване на AutoML метод
Поглед към вътрешните алгоритми AutoML
Комбиниране на различни модели заедно
Отстраняване на неизправности
Обобщение и заключение
Изисквания
- Опит с алгоритми за машинно обучение.
- Python или R опит в програмирането.
Публика
- Анализатори на данни
- Учени по данни
- Инженери по данни
- Разработчици
14 Часа