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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