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

Número de participantes


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