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Programa do Curso
Introdução
Configurando um ambiente de trabalho
Instalando Auto-Keras
Anatomia de um fluxo de trabalho padrão Machine Learning
Como o Auto-Keras automatiza o Machine Learning fluxo de trabalho
Search buscando a melhor arquitetura de rede neural com NAS (Arquitetura Neural Search)
Estudo de caso: AutoML with Auto-Keras
Baixando um conjunto de dados
Construindo um modelo Machine Learning
Treinando e testando o modelo
Ajustando os hiperparâmetros
Construindo, treinando e testando modelos adicionais
Ajustando os hiperparâmetros para melhorar a precisão
Configurando Auto-Keras para modelos de aprendizado profundo
Solução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Experiência de trabalho com modelos de aprendizagem automática.
- Python experiência em programação é útil, mas não necessária.
Público
- Analistas de dados
- Especialistas no assunto (especialistas no domínio)
- Cientistas de dados
14 horas