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コース概要
導入
作業環境のセットアップ
AutoML機能概要
AutoML アルゴリズムを探索する方法
- グラディエントブースティングマシン (GBM)、Random Forest、GLM など。
ユースケースごとに問題を解決する
トレーニング データの種類による問題の解決
データプライバシーに関する考慮事項
コストに関する考慮事項
データの準備
数値データとカテゴリデータの操作
- IID 表形式データ (H2O AutoML、auto-sklearn、TPOT)
時間依存データ (時系列データ) の操作
生のテキストの分類
生の画像データの分類
- Deep Learning およびニューラル アーキテクチャ Search (TensorFlow、PyTorch、Auto-Keras など)
AutoML メソッドのデプロイ
内部のアルゴリズムを見てみる AutoML
異なるモデルをアンサンブルする
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- 機械学習アルゴリズムの経験
- PythonまたはRプログラミングの経験
観客
- データアナリスト データサイエンティストデータエンジニア開発者
14 時間
お客様の声 (3)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
コース - Azure Machine Learning (AML)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
コース - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete