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Creating Custom Chatbots with Google AutoML

 14 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a participantes com diferentes níveis de experiência que desejam aproveitar a plataforma Go ogle AutoML para criar chatbots personalizados para vários aplicativos.No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os fundamentos do desenvolvimento do chatbot.
  • Navegar na Google Cloud Platform e acessar AutoML.
  • Prepare dados para treinar modelos de chatbot.
  • Treinar e avaliar modelos de chatbot personalizados usando AutoML.
  • Implementar e integrar chatbots em várias plataformas e canais.
  • Monitorizar e otimizar o desempenho do chatbot ao longo do tempo.
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AutoML

 14 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (online ou no local) é destinado a pessoas técnicas com experiência em aprendizado de máquina que desejam otimizar os modelos de aprendizado de máquina usados para detetar padrões complexos em big data. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e avaliar várias ferramentas de código aberto AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
  • Treine modelos de aprendizado de máquina de alta qualidade.
  • Resolva com eficiência diferentes tipos de problemas de aprendizado de máquina supervisionado.
  • Escreva apenas o código necessário para iniciar o processo de aprendizado de máquina automatizado.
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Google Cloud AutoML

 7 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, analistas de dados e desenvolvedores que desejam explorar produtos e recursos AutoML para criar e implantar modelos de treinamento ML personalizados com o mínimo de esforço. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Explore a linha de produtos AutoML para implementar diferentes serviços para vários tipos de dados.
  • Preparar e rotular conjuntos de dados para criar modelos de ML personalizados.
  • Treinar e gerenciar modelos para produzir modelos de aprendizado de máquina precisos e justos.
  • Fazer previsões usando modelos treinados para atender aos objetivos e necessidades de negócios.
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H2O AutoML

 14 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (online ou no local) é destinado a cientistas de dados que desejam usar H2O AutoML para automatizar o processo de construção e seleção do melhor algoritmo e parâmetros de aprendizado de máquina. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Automatize o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.
  • Treine e ajuste automaticamente muitos modelos de aprendizado de máquina dentro de um intervalo de tempo especificado.
  • Treine conjuntos empilhados para chegar a modelos de conjuntos altamente preditivos.
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AutoML with Auto-sklearn

 14 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (online ou no local) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina que desejam usar Auto-sklearn para automatizar o processo de seleção e otimização de um modelo de aprendizado de máquina. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Automatize o processo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina altamente eficientes.
  • Construa modelos de aprendizado de máquina altamente precisos, ignorando as tarefas mais tediosas de selecionar, treinar e testar diferentes modelos.
  • Utilize o poder do aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real.
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AutoML with Auto-Keras

 14 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, bem como a pessoas menos técnicas que desejam usar o Auto-Keras para automatizar o processo de seleção e otimização de um modelo de aprendizado de máquina. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Automatize o processo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina altamente eficientes.
  • Procure automaticamente os melhores parâmetros para modelos de aprendizagem profunda.
  • Criar modelos de aprendizado de máquina altamente precisos.
  • Use o poder do aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real.
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