這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 DataRobot 的機器學習功能自動化、評估和管理預測模型的數據科學家和數據分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 DataRobot 中載入數據集以分析、評估和品質檢查數據。
• 構建和訓練模型以識別重要變數並滿足預測目標。
• 解釋模型以創建有助於做出業務決策的寶貴見解。
• 監控和管理模型以保持優化的預測性能。

這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 GLM、Deep Learning 和 Random Forest 等演演算法構建機器學習模型的技術人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 H2O。
• 使用不同的常用演算法創建機器學習模型。
• 根據數據類型和業務要求評估模型。

這種由 講師指導的 台灣現場培訓（在線或現場）面向希望使用 H2O AutoML 來自動構建和選擇最佳機器學習演算法和參數的數據科學家。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 自動化機器學習工作流程。
• 在指定時間範圍內自動訓練和優化許多機器學習模型。
• 訓練堆疊集成以獲得高度預測的集成模型。

這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Auto-sklearn 來自動化選擇和優化機器學習模型過程的機器學習從業者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 自動執行高效機器學習模型的訓練過程。
• 構建高度準確的機器學習模型，同時繞過選擇、訓練和測試不同模型的更繁瑣的任務。
• 利用機器學習的強大功能解決實際業務問題。

這種由 台灣 的講師指導式現場培訓（在線或現場）面向數據科學家以及希望使用 Auto-Keras 來自動化選擇和優化機器學習模型過程的技術人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 自動執行高效機器學習模型的訓練過程。
• 自動搜索深度學習模型的最佳參數。
• 構建高度準確的機器學習模型。
• 利用機器學習的強大功能解決實際業務問題。

這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向具有不同專業水平的參與者，他們希望利用 Google 的 AutoML 平臺為各種應用程式構建定製的聊天機器人。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解聊天機器人開發的基礎知識。
• 流覽 Google 雲平臺並訪問 AutoML。
• 為訓練聊天機器人模型準備數據。
• 使用 AutoML 訓練和評估自定義聊天機器人模型。
• 將聊天機器人部署並整合到各種平台和管道中。
• 隨時間推移監控和優化聊天機器人性能。

這種講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向數據科學家、數據分析師和開發人員，他們希望探索 AutoML 產品和功能，以最少的工作量創建和部署自定義 ML 訓練模型。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 探索 AutoML 產品線，為各種數據類型實施不同的服務。
• 準備和標記數據集以創建自定義 ML 模型。
• 訓練和管理模型以生成準確、公平的機器學習模型。
• 使用經過訓練的模型進行預測，以滿足業務目標和需求。