コース概要

導入

作業環境の設定

Auto-Kerasのインストール

標準的な機械学習ワークフローの構成

Auto-Kerasがどのように機械学習ワークフローを自動化するか

NAS(Neural Architecture Search)を使用して最適なニューラルネットワークアーキテクチャを探す

ケーススタディ:Auto-Kerasを使用したAutoML

データセットのダウンロード

機械学習モデルの構築

モデルの訓練とテスト

ハイパーパラメータの調整

追加のモデルを構築、訓練、テストする

精度向上のためのハイパーパラメータの微調整

深層学習モデル用にAuto-Kerasを設定する

トラブルシューティング

まとめと結論

要求

  • 機械学習モデルの操作経験。
  • Pythonプログラミングの経験は役立ちますが、必須ではありません。

対象者

  • データアナリスト
  • 専門家(ドメインエキスパート)
  • データサイエンティスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー