Cursos de AutoML

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

automl

Duración

14 horas (usualmente 2 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Experience with machine learning algorithms.
  • Python or R programming experience.

Audience

  • Data analysts
  • Data scientists
  • Data engineers
  • Developers

Descripción General

AutoML es un software de aprendizaje automático fácil de usar que automatiza gran parte del trabajo necesario para seleccionar un algoritmo de aprendizaje automático ideal, su configuración de parámetros y los métodos de procesamiento previo.

este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a personas técnicas con experiencia en el aprendizaje automático que deseen optimizar los modelos de aprendizaje automático utilizados para detectar patrones complejos en macrodatos.

al final de esta formación, los participantes podrán:

  • instalar y evaluar varias herramientas AutoML de código abierto.
  • Train modelos de aprendizaje automático de alta calidad.
  • eficientemente resuelve diferentes tipos de problemas de aprendizaje automático supervisado.
  • escribir sólo el código necesario para iniciar el proceso automatizado de aprendizaje automático.

Format del curso

    Conferencia y discusión
  • Interactive.
  • muchos ejercicios y prácticas.
  • implementación práctica de
  • en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización de

Course

  • para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
  • para aprender más acerca de AutoML, por favor visite: https://www.automl.org/

Machine Translated

Programa del Curso

Introduction

Setting up a Working Environment

Overview of AutoML Features

How AutoML Explores Algorithms

  • Gradient Boosting Machines (GBMs), Random Forests, GLMs, etc.

Solving Problems by Use-Case

Solving Problems by Training Data Type

Data Privacy Considerations

Cost Considerations

Preparing Data

Working with Numeric and Categorical Data

  • IID tabular data (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT)

Working with Time Dependent Data (Time-Series Data)

Classifying Raw Text

Classifying Raw Image Data

  • Deep Learning and Neural Architecture Search (TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, etc.)

Deploying an AutoML Method

A Look at the Algorithms Inside AutoML

Ensembling Different Models Together

Troubleshooting

Summary and Conclusion

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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Promociones

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