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課程簡介
介紹
設置工作環境
AutoML 功能概述
AutoML 如何探索演算法
- 梯度提升機 (GBM)、Random Forests、GLM 等
按用例解決問題
按訓練數據類型解決問題
數據隱私注意事項
成本考慮因素
準備數據
使用數值和分類數據
- IID 表格數據(H2O AutoML、auto-sklearn、TPOT)
使用瞬態資料(時間序列資料)
對原始文本進行分類
對原始圖像數據進行分類
- 深度學習和神經架構搜索(TensorFlow、PyTorch、Auto-Keras 等)
部署 AutoML 方法
看看裡面的演算法 AutoML
將不同的模型組合在一起
故障排除
總結和結論
最低要求
- 具有機器學習演算法的經驗。
- Python 或 R 程式設計經驗。
觀眾
- 數據分析師
- 數據科學家
- 數據工程師
- 開發人員
14 時間:
客戶評論 (3)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Course - 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
Course - 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