コース概要

導入

作業環境のセットアップ

Auto-sklearn をインストールしています

標準 Machine Learning ワークフローの構造

Auto-sklearn が Machine Learning ワークフローを自動化する方法

Search NAS を使用した最適なニューラル ネットワーク アーキテクチャを目指して (ニューラル アーキテクチャ Search)

ケーススタディ: AutoML with Auto-sklearn

データセットのダウンロード

Machine Learning モデルの構築

モデルのトレーニングとテスト

ハイパーパラメータの調整

追加モデルの構築、トレーニング、テスト

ハイパーパラメータを微調整して精度を向上させる

Deep Learning モデルの Auto-sklearn の構成

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プログラミング経験

観客

  • データサイエンティスト
  • 技術的バックグラウンドを持つデータアナリスト
  14 時間

参加者の人数



Price per participant

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