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Programa do Curso
Introdução
Configurando um ambiente de trabalho
Instalar Auto-sklearn
Anatomia de um Fluxo de Trabalho Machine Learning Padrão
Como Auto-sklearn automatiza o fluxo de trabalho de Machine Learning
Procurar a melhor arquitetura de rede neuronal com o NAS (Pesquisa de arquitetura neuronal)
Estudo de caso: AutoML com Auto-sklearn
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
Ajustando os hiperparâmetros para melhorar a precisão
Configuração de Auto-sklearn para modelos Deep Learning
Resolução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Experiência com algoritmos de aprendizagem automática.
- Experiência de programação Python.
Público
- Cientistas de dados
- Analistas de dados com formação técnica
14 horas