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.
Kursplan
Introduksjon
Sette opp et arbeidsmiljø
Oversikt over AutoML funksjoner
Hvordan AutoML Utforsker algoritmer
- Gradient Boosting Machines (GBMs), Random Forests, GLMs, etc.
Løse problemer ved bruk-tilfelle
Løse problemer etter treningsdatatype
Hensyn til personvern
Kostnadshensyn
Forbereder data
Arbeide med numeriske og kategoriske data
- IID-tabelldata (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT)
Arbeide med tidsavhengige data (tidsseriedata)
Klassifisering av råtekst
Klassifisering av rå bildedata
- Deep Learning og Neural Architecture Search (TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, etc.)
Distribuere en AutoML metode
En titt på algoritmene på innsiden AutoML
Sette sammen forskjellige modeller
Feilsøking
Oppsummering og konklusjon
Krav
- Erfaring med maskinlæringsalgoritmer.
- Python eller R programmeringserfaring.
Publikum
- Dataanalytikere
- Dataforskere
- Dataingeniører
- Utviklere
14 timer