Programa do Curso

Introdução

Configurando um ambiente de trabalho

Instalando Auto-sklearn

Anatomia de um fluxo de trabalho padrão Machine Learning

Como o Auto-sklearn automatiza o Machine Learning fluxo de trabalho

Search buscando a melhor arquitetura de rede neural com NAS (Arquitetura Neural Search)

Estudo de caso: AutoML with Auto-sklearn

Baixando um conjunto de dados

Construindo um modelo Machine Learning

Treinando e testando o modelo

Ajustando os hiperparâmetros

Construindo, treinando e testando modelos adicionais

Ajustando os hiperparâmetros para melhorar a precisão

Configurando o Auto-sklearn para Deep Learning modelos

Solução de problemas

Resumo e conclusão

Requisitos

  • Experiência com algoritmos de aprendizagem automática.
  • Python experiência em programação.

Público

  • Cientistas de dados
  • Analistas de dados com formação técnica
  14 horas
 

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