Schița de curs

Introducere

Crearea unui mediu de lucru

Instalarea Auto-Keras

Anatomia unui standard Machine Learning Flux de lucru

Cum automatizează Auto-Keras fluxul de lucru Machine Learning.

Search pentru cea mai bună arhitectură de rețea neuronală cu NAS (Arhitectură neuronală Search)

Studiu de caz: AutoML with Auto-Keras

Descărcarea unui set de date

Construirea unui Machine Learning Model

Antrenarea și testarea modelului

Reglarea hiperparametrilor

Construirea, instruirea și testarea modelelor suplimentare

Modificarea hiperparametrilor pentru a îmbunătăți acuratețea

Configurarea Auto-Keras pentru modelele de învățare profundă

Depanare

Rezumat și Concluzie

Cerințe

  • Experiență de lucru cu modele de învățare automată.
  • Python experiență de programare este utilă, dar nu este necesară.

Audiență

  • Analiști de date
  • Experți în domeniu (experți în domeniu)
  • .
  • Științifici de date
  14 ore
 

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Cursuri înrudite

Categorii înrudite