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Programa do Curso
Introdução
Configurando um ambiente de trabalho
Instalando Auto-sklearn
Anatomia de um fluxo de trabalho padrão Machine Learning
Como o Auto-sklearn 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-sklearn
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 o Auto-sklearn para Deep Learning modelos
Solução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Experiência com algoritmos de aprendizagem automática.
- Python experiência em programação.
Público
- Cientistas de dados
- Analistas de dados com formação técnica
14 horas