Programa do Curso

Introdução

Configurando um ambiente de trabalho

Instalar Auto-Keras

Anatomia de um Fluxo de Trabalho Machine Learning Padrão

Como Auto-Keras automatiza o fluxo de trabalho de Machine Learning

Procura da melhor arquitetura de rede neuronal com o NAS (Pesquisa de arquitetura neuronal)

Estudo de caso: AutoML com Auto-Keras

Descarregamento de um conjunto de dados

Criando um modelo Machine Learning

Treinar e testar o modelo

Ajustar os hiperparâmetros

Criação, treinamento e teste de modelos adicionais

Ajuste dos hiperparâmetros para melhorar a precisão

Configuração de Auto-Keras para modelos Deep Learning

Resolução de problemas

Resumo e conclusão

Requisitos

  • Experiência de trabalho com modelos de aprendizagem automática.
  • A experiência de programação Python é útil, mas não necessária.

Público

  • Analistas de dados
  • Especialistas na matéria (especialistas no domínio)
  • Cientistas de dados
 14 horas

Número de participantes


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