Les cours de formation AutoML en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs les principes fondamentaux et les concepts avancés d'AutoML.
La formation AutoML est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client Victoria ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Victoria.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux personnes techniques ayant des connaissances en apprentissage automatique et souhaitant optimiser les modèles d'apprentissage automatique utilisés pour détecter des modèles complexes dans les données volumineuses (big data).
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et évaluer divers outils open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
Entraîner des modèles d'apprentissage automatique de haute qualité.
Résoudre efficacement différents types de problèmes d'apprentissage automatique supervisé.
Écrivez juste le code nécessaire pour lancer le processus d'apprentissage automatique.
Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists, aux analystes de données et aux développeurs qui souhaitent explorer les produits et les fonctionnalités de AutoML pour créer et déployer des modèles d'entraînement ML personnalisés avec un minimum d'effort.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Explorer la ligne de produits AutoML pour mettre en œuvre différents services pour divers types de données.
Préparer et étiqueter des ensembles de données pour créer des modèles d'apprentissage automatique personnalisés.
Entraîner et gérer des modèles pour produire des modèles d'apprentissage automatique précis et équitables.
Faire des prédictions à l'aide de modèles entraînés pour répondre aux objectifs et aux besoins de l'entreprise.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists ainsi qu'aux personnes moins techniques qui souhaitent utiliser Auto-Keras pour automatiser le processus de sélection et d'optimisation d'un modèle d'apprentissage automatique.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Automatiser le processus de formation de modèles d'apprentissage automatique hautement efficaces.
Recherche automatique des meilleurs paramètres pour les modèles d'apprentissage profond.
Construisez des modèles d'apprentissage automatique très précis.
Utiliser la puissance de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux réels.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens de l'apprentissage automatique qui souhaitent utiliser Auto-sklearn pour automatiser le processus de sélection et d'optimisation d'un modèle d'apprentissage automatique.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Automatiser le processus de formation de modèles d'apprentissage automatique hautement efficaces.
Construisez des modèles d'apprentissage automatique très précis en contournant les tâches les plus fastidieuses de sélection, d'entraînement et de test de différents modèles.
Utilisez la puissance de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux concrets.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent utiliser H2O AutoML pour automatiser le processus de construction et de sélection du meilleur algorithme et des meilleurs paramètres d'apprentissage automatique.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Automatiser le flux de travail de l'apprentissage automatique.
Former et ajuster automatiquement de nombreux modèles d'apprentissage automatique dans un laps de temps donné.
Entraîner des ensembles superposés pour obtenir des modèles d'ensemble hautement prédictifs.
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