AdaBoost Python for Machine Learningのトレーニングコース

このインストラクターによるライブトレーニングは、ソフトウェアやハードウェアを購入することなく、またメンテナンスやデプロイメントを心配することなく、Azure ML'のドラッグアンドドロッププラットフォームを使用してワークロードをデプロイしたいエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Python、R、またはゼロコードツールを使用して、精度の高い機械学習モデルを作成します。
• Azureの利用可能なデータセットとアルゴリズムを活用して、機械学習モデルやディープラーニングモデルをトレーニングし、追跡する
。
• Azureのインタラクティブなワークスペースを使用して、MLモデルを共同開発する
。
• PyTorch、TensorFlow、scikit-learnなど、AzureがサポートするさまざまなMLフレームワークから選択できます
。

人工ニューラルネットワークは、「インテリジェント」タスクを実行できるArtificial Intelligence (AI)システムの開発に使用される計算データモデルです。 Neural Networksは、それ自体がAIの実装の1つであるMachine Learning （ML）アプリケーションで一般的に使用されています。 Deep LearningはMLのサブセットです。

は、AI と it & #39 のアプリケーションを紹介する4日間のコースです。このコースの完了時に AI プロジェクトを引き受けるための追加の日を持つオプションがあります。  

これは、AIとそのアプリケーションを導入する4日間のコースであり、プログラミング言語を使用しています。 このコースを完了する際にAIプロジェクトを開始するための追加の日がある可能性があります。

このトレーニングコースは、実用的なアプリケーションでMachine Learningを適用したい人々のためのものです。

観客

このコースは統計学にある程度精通していてR（あるいはPythonや他の選ばれた言語）をプログラムする方法を知っているデータ科学者や統計学者のためのものです。このコースの重点は、データ/モデルの準備、実行、事後分析、および視覚化の実用面にあります。

目的は、職場でメソッドを適用することに興味がある参加者に、 Machine Learningへの実用的なアプリケーションを提供することです。

分野別の例は、研修を視聴者に関連させるために使用されます。

このインストラクターによるライブトレーニングは、本番環境での機械学習モデルの作成とトレーニングを希望するデータサイエンティストや開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ノートブックインスタンスを使用して、トレーニング用のデータを準備し、アップロードする
。
• トレーニングデータセットを使用して機械学習モデルをトレーニングする
。
• 学習したモデルをエンドポイントにデプロイして予測を作成する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Azure Machine Learningを使用して予測分析のためのエンドツーエンドの機械学習モデルを構築したいデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• プログラミング経験ゼロで機械学習モデルを構築
。
• Azure Machine Learningで予測アルゴリズムを作成する
。
• 本番環境ですぐに使える機械学習アルゴリズムをデプロイする
。

このコースは理論と実践的な作業を組み合わせたもので、イベント全体で使用される具体的な例が使用されます。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Core ML for iOS 11とmacOS High Sierraを使用して機械学習モデルを作成したいウェブ開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 機械学習を使用するAI駆動型アプリケーションを構築する
。
• 画像を分類する機械学習モデルを実装する
。
• カスタムワークフローや高度なユースケースをサポートするためにCore ML APIを使用する
。
• 機械学習モデルを使って自然言語のテキストを分析する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Dataiku DSSを機械学習パイプラインの開発に活用したいエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 希望するオペレーティングシステムにDataiku DSSをインストールし、設定できる
。
• Dataikuの機能の基礎となるAI/MLの概念と原則を理解する
。
• Dataiku DSSプロジェクトにおいて、独自のデータ可視化コードを作成し、実装することができる
。
• MLモデルとパイプラインをDataiku DSSで構築された本番環境にデプロイする
。
• エンタープライズアプリケーションのデータ分析手法の俊敏性と柔軟性を最適化します。
• Dataiku DSSを活用することで、さらなるビジネスシステムを通じてデータがどのように流れるかをセキュアに管理します。