Os cursos de treinamento de AutoML ao vivo on-line ou no local, conduzidos por instrutor, demonstram por meio da prática interativa os fundamentos e conceitos avançados do AutoML. O treinamento do AutoML está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo no local". O treinamento on-line ao vivo (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Curitiba ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Curitiba. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Curitiba - Corporate Evolution
Rua Comendador Araujo, 499 - 10º andar,, Curitiba, Brasil
O espaço de escritórios em Curitiba Corporate Evolution ocupa o 10º andar . A torre Curitiba Corporate Evolution está no afluente distrito de centro no coração da cidade cercada por centros comerciais e instalações.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a participantes com diferentes níveis de experiência que desejam aproveitar a plataforma Go ogle AutoML para criar chatbots personalizados para vários aplicativos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos do desenvolvimento do chatbot.
Navegar na Google Cloud Platform e acessar AutoML.
Prepare dados para treinar modelos de chatbot.
Treinar e avaliar modelos de chatbot personalizados usando AutoML.
Implementar e integrar chatbots em várias plataformas e canais.
Monitorizar e otimizar o desempenho do chatbot ao longo do tempo.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, bem como a pessoas menos técnicas que desejam usar Auto-Keras para automatizar o processo de seleção e otimização de um modelo de aprendizado de máquina.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Automatizar o processo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina altamente eficientes.
Procurar automaticamente os melhores parâmetros para modelos de aprendizagem profunda.
Crie modelos de aprendizado de máquina altamente precisos.
Use o poder do aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a pessoas técnicas com experiência em aprendizado de máquina que desejam otimizar os modelos de aprendizado de máquina usados para detetar padrões complexos em big data.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e avaliar várias ferramentas de código aberto AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
Treinar modelos de aprendizagem automática de alta qualidade.
Resolver eficazmente diferentes tipos de problemas de aprendizagem automática supervisionada.
Escrever apenas o código necessário para iniciar o processo de aprendizagem automática de máquinas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e analistas de dados que desejam automatizar, avaliar e gerenciar modelos preditivos usando os recursos de aprendizado de máquina da DataRobot.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Carregar conjuntos de dados em DataRobot para analisar, avaliar e verificar a qualidade dos dados.
Construir e treinar modelos para identificar variáveis importantes e atingir metas de previsão.
Interpretar modelos para criar insights valiosos que são úteis na tomada de decisões de negócios.
Monitorizar e gerir modelos para manter um desempenho de previsão optimizado.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, analistas de dados e desenvolvedores que desejam explorar AutoML produtos e recursos para criar e implantar modelos de treinamento de ML personalizados com o mínimo de esforço.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Explorar a linha de produtos AutoML para implementar diferentes serviços para vários tipos de dados.
Preparar e rotular conjuntos de dados para criar modelos ML personalizados.
Treinar e gerenciar modelos para produzir modelos de aprendizado de máquina precisos e justos.
Fazer previsões usando modelos treinados para atender aos objetivos e necessidades de negócios.
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