Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Modele Avansate de Învățare Automată
- Prezentare generală a modelelor complexe: Păduri Aleatoare, Gradient Boosting, Rețele Neuronale
- Când să folosiți modele avansate: Bune practici și cazuri de utilizare
- Introducere în tehnicile de învățare ensemblistă
Ajustarea și Optimizarea Hiperparametrilor
- Tehnicile de căutare în grilă și căutare aleatoare
- Automatizarea ajustării hiperparametrilor cu Google Colab
- Utilizarea tehnicilor avansate de optimizare (Bayesiene, Algoritmi Genetici)
Rețele Neuronale și Învățare Profundă
- Construirea și antrenarea rețelelor neuronale profunde
- Învățarea prin transfer cu modele preantrenate
- Optimizarea modelelor de învățare profundă pentru performanță
Implementarea Modelelor
- Introducere în strategiile de implementare a modelelor
- Implementarea modelelor în medii cloud folosind Google Colab
- Inferență în timp real și procesare pe loturi
Lucrul cu Google Colab pentru Învățarea Automată la Scară Mare
- Colaborarea la proiecte de învățare automată în Colab
- Utilizarea Colab pentru antrenament distribuit și accelerare GPU/TPU
- Integrarea cu servicii cloud pentru antrenament scalabil de modele
Interpretabilitatea și Explicabilitatea Modelelor
- Explorarea tehnicilor de interpretabilitate a modelelor (LIME, SHAP)
- Inteligența Artificială Explicabilă pentru modele de învățare profundă
- Gestionarea părtinirii și echității în modelele de învățare automată
Aplicații și Studii de Caz din Lumea Reală
- Aplicarea modelelor avansate în domenii precum sănătatea, finanțele și e-commerce
- Studii de caz: Implementări reușite ale modelelor
- Provocări și tendințe viitoare în învățarea automată avansată
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere solidă a algoritmilor și conceptelor de învățare automată
- Competență în programarea Python
- Experiență cu Jupyter Notebooks sau Google Colab
Publicul Țintă
- Oameni de știință de date
- Practicieni în învățarea automată
- Ingineri AI
21 Ore
Mărturii (2)
ecosistemul ML nu include doar MLFlow, ci și Optuna, hyperops, Docker și Docker-Compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
Tradus de catre o masina
M-a plăcut să particip la instruirea Kubeflow, care a avut loc la distanță. Această instruire mi-a permis să consolidez cunoștințele despre serviciile AWS, K8s și toate instrumentele devOps în jurul Kubeflow, care reprezintă bazele necesare pentru a aborda subiectul cu succes. Vreau să-i mulțumesc lui Malawski Marcin pentru răbdarea sa și profesionalismul demonstrat în instruire și sfaturi privind cele mai bune practici. Malawski abordează subiectul din diferite unghiuri, folosind diferite instrumente de implementare precum Ansible, EKS kubectl, Terraform. Acum sunt cu adevărat convins că intru în domeniul de aplicație potrivit.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curs - Kubeflow
Tradus de catre o masina
