Machine Learning Algorithms in Julia Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og programvareingeniører som ønsker å bruke AdaBoost til å bygge forsterkende algoritmer for maskinlæring med Python.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å bygge maskinlæringsmodeller med AdaBoost.
• Forstå ensemblelæringstilnærmingen og hvordan du implementerer adaptiv boosting.
• Lær hvordan du bygger AdaBoost-modeller for å øke maskinlæringsalgoritmer i Python.
• Bruk hyperparameterinnstilling for å øke nøyaktigheten og ytelsen til AdaBoost-modeller.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere så vel som mindre tekniske personer som ønsker å bruke Auto-Keras til å automatisere prosessen med å velge og optimalisere en maskinlæringsmodell.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Automatiser prosessen med å trene opp svært effektive maskinlæringsmodeller.
• Søk automatisk etter de beste parametrene for dyplæringsmodeller.
• Bygg svært nøyaktige maskinlæringsmodeller.
• Bruk kraften til maskinlæring for å løse virkelige forretningsproblemer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot tekniske personer med bakgrunn i maskinlæring som ønsker å optimalisere maskinlæringsmodellene som brukes for å oppdage komplekse mønstre i big data.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og evaluer forskjellige åpen kildekode AutoML-verktøy (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
• Tren maskinlæringsmodeller av høy kvalitet.
• Løs effektivt ulike typer overvåket maskinlæringsproblemer.
• Skriv bare den nødvendige koden for å starte den automatiserte maskinlæringsprosessen.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere med varierende ekspertisenivåer som ønsker å utnytte Googles AutoML-plattform for å bygge tilpassede chatbots for ulike applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om chatbot-utvikling.
• Naviger i Googgle Cloud Platform og få tilgang til AutoML.
• Forbered data for trening av chatbot-modeller.
• Tren og evaluer tilpassede chatbot-modeller ved å bruke AutoML.
• Distribuer og integrer chatbots i ulike plattformer og kanaler.
• Overvåk og optimaliser chatbot-ytelsen over tid.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og dataanalytikere som ønsker å automatisere, evaluere og administrere prediktive modeller ved å bruke DataRobots maskinlæringsfunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Last inn datasett i DataRobot for å analysere, vurdere og kvalitetssjekke data.
• Bygg og tren modeller for å identifisere viktige variabler og møte prediksjonsmål.
• Tolke modeller for å skape verdifull innsikt som er nyttig for å ta forretningsbeslutninger.
• Overvåk og administrer modeller for å opprettholde en optimalisert prediksjonsytelse.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere til mellomnivå dataanalytikere og dataforskere som ønsker å bruke Weka til å utføre datautvinningsoppgaver.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Weka.
• Forstå Weka miljøet og arbeidsbenken.
• Utfør data mining-oppgaver ved å bruke Weka.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, dataanalytikere og utviklere som ønsker å utforske AutoML-produkter og funksjoner for å lage og distribuere tilpassede ML-treningsmodeller med minimal innsats.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforsk produktlinjen AutoML for å implementere forskjellige tjenester for ulike datatyper.
• Forbered og merk datasett for å lage tilpassede ML-modeller.
• Tren og administrer modeller for å produsere nøyaktige og rettferdige maskinlæringsmodeller.
• Lag spådommer ved å bruke opplærte modeller for å møte forretningsmål og behov.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere arbeidsflyter for maskinlæring på Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubeflow på stedet og i skyen ved å bruke AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Bygg, distribuer og administrer ML-arbeidsflyter basert på Docker containere og Kubernetes.
• Kjør hele maskinlæringspipelines på forskjellige arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å skape og administrere Jupyter-notatbøker.
• Bygg ML-trening, justering av hyperparameter og betjening av arbeidsbelastninger på tvers av flere plattformer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å gå lenger enn å bygge ML-modeller og optimalisere ML-modelloppretting, sporing og distribusjonsprosessen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer MLflow og relaterte ML-biblioteker og rammeverk.
• Sett pris på viktigheten av sporbarhet, reproduserbarhet og distribusjon av en ML-modell
• Distribuer ML-modeller til forskjellige offentlige skyer, plattformer eller lokale servere.
• Skaler ML-implementeringsprosessen for å imøtekomme flere brukere som samarbeider om et prosjekt.
• Sett opp et sentralt register for å eksperimentere med, reprodusere og distribuere ML-modeller.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke Googles ML Kit til å bygge maskinlæringsmodeller som er optimalisert for prosessering på mobile enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å utvikle maskinlæringsfunksjoner for mobilapper.
• Integrer ny maskinlæringsteknologi i Android og iOS apper ved å bruke ML Kit API-ene.
• Forbedre og optimaliser eksisterende apper ved å bruke ML Kit SDK for prosessering og distribusjon på enheten.

Pattern Matching er en teknikk som brukes til å lokalisere spesifiserte mønstre i et bilde. Den kan brukes til å bestemme eksistensen av spesifiserte egenskaper i et tatt bilde, for eksempel forventet etikett på et defekt produkt i en fabrikklinje eller de spesifiserte dimensjonene til en komponent. Det er forskjellig fra "Pattern Recognition" (som gjenkjenner generelle mønstre basert på større samlinger av relaterte prøver) ved at det spesifikt dikterer hva vi leter etter, og deretter forteller oss om det forventede mønsteret eksisterer eller ikke.

Kursets format

• Dette kurset introduserer tilnærmingene, teknologiene og algoritmene som brukes innen mønstertilpasning slik det gjelder Machine Vision.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og programvareingeniører som ønsker å bruke Random Forest til å bygge maskinlæringsalgoritmer for store datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å bygge maskinlæringsmodeller med Random forest.
• Forstå fordelene med Random Forest og hvordan du implementerer den for å løse klassifiserings- og regresjonsproblemer.
• Lær hvordan du håndterer store datasett og tolker flere beslutningstrær i Random Forest.
• Evaluer og optimaliser ytelsen til maskinlæringsmodeller ved å justere hyperparametrene.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere på middels nivå som ønsker å lære å bruke RapidMiner til å estimere og projisere verdier og bruke analytiske verktøy for tidsserieprognoser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær å bruke CRISP-DM-metodikken, velg passende maskinlæringsalgoritmer og forbedre modellkonstruksjon og ytelse.
• Bruk RapidMiner til å estimere og projisere verdier, og bruk analytiske verktøy for tidsserieprognoser.

RapidMiner er en åpen kildekode datavitenskap programvareplattform for rask applikasjonsprototyping og utvikling. Det inkluderer et integrert miljø for dataforberedelse, maskinlæring, dyp læring, tekstutvinning og prediktiv analyse.

I denne instruktørledede, direkteopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker RapidMiner Studio for dataforberedelse, maskinlæring og prediktiv modellimplementering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer RapidMiner
• Forbered og visualiser data med RapidMiner
• Validere maskinlæringsmodeller
• Mashup data og lag prediktive modeller
• Operasjonaliser prediktiv analyse i en forretningsprosess
• Feilsøk og optimaliser RapidMiner

Publikum

• Dataforskere
• Ingeniører
• Utviklere

Kursets format

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Note

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.