Machine Learning 和 Predictive Analytics 与 Python 培訓

本課程爲講師指導的台灣（線上或線下）培訓，面向希望使用AdaBoost構建Python機器學習算法的數據科學家和軟件工程師。

在本培訓結束時，學員將能夠：

• 搭建必要的開發環境，開始使用AdaBoost構建機器學習模型。
• 理解集成學習方法，並掌握如何實現自適應提升。
• 學習如何使用AdaBoost模型提升Python中的機器學習算法。
• 通過超參數調優提高AdaBoost模型的準確性和性能。

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。

這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向具有機器學習背景的技術人員，他們希望優化用於檢測大數據中複雜模式的機器學習模型。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和評估各種開源 AutoML 工具（H2O AutoML、auto-sklearn、TPOT、TensorFlow、PyTorch、Auto-Keras、TPOT、Auto-WEKA 等）
• 訓練高品質的機器學習模型。
• 高效解決不同類型的監督式機器學習問題。
• 只需編寫必要的代碼即可啟動自動化機器學習過程。

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。

這門由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，介紹了模式識別和機器學習的領域，並涵蓋了統計學、計算機科學、信號處理、計算機視覺、數據挖掘和生物信息學中的實際應用。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 應用核心統計方法於模式識別。
• 使用神經網絡和核方法等關鍵模型進行數據分析。
• 實施高級技術以解決複雜問題。
• 通過結合不同模型來提高預測準確性。

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。

此講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Weka 執行數據挖掘任務的初級到 中級數據分析師和數據科學家。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並配置 Weka。
• 瞭解 Weka 環境和工作臺。
• 使用 Weka 執行數據挖掘任務。

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。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望在Kubernetes上構建，部署和管理機器學習工作流的開發人員和數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 AWS EKS（彈性 Kubernetes 服務）在本地和雲端安裝和配置 Kubeflow。
• 基於 Docker 個容器和 Kubernetes 構建、部署和管理 ML 工作流。
• 在不同的架構和雲環境中運行整個機器學習管道。
• 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 筆記本。
• 跨多個平台構建 ML 訓練、超參數調優併為工作負載提供服務。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）針對的是希望超越構建ML模型並優化ML模型創建，跟蹤和部署過程的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 MLflow 以及相關的 ML 庫和框架。
• 瞭解 ML 模型的可跟蹤性、可再現性和可部署性的重要性
• 將 ML 模型部署到不同的公有雲、平臺或本地伺服器。
• 擴展 ML 部署過程，以適應在專案上進行協作的多個使用者。
• 設置中央註冊表以試驗、複製和部署ML模型。

本課程爲講師指導的（線上或線下）培訓，面向希望使用Google的ML Kit構建專爲移動設備優化的機器學習模型的開發者。

培訓結束後，學員將能夠：

• 設置必要的開發環境，開始爲移動apps開發機器學習功能。
• 使用ML Kit API將新的機器學習技術集成到Android和iOS apps中。
• 使用ML Kit SDK增強和優化現有apps，進行設備端處理和部署。

Pattern Matching 是一種用於在圖像中定位指定模式的技術。它可用於確定捕獲的圖像中是否存在指定特徵，例如工廠生產線中缺陷產品上的預期標籤或元件的指定尺寸。它與 “Pattern Recognition” 的不同之處在於 “Pattern Recognition” （它根據更大的相關樣本集合識別一般模式），因為它具體指示我們正在尋找什麼，然後告訴我們預期的模式是否存在。

課程形式

• 本課程介紹了模式匹配領域中使用的方法、技術和演算法，因為它適用於 Machine Vision。

本次由講師指導的台灣（線上或線下）培訓面向希望使用隨機森林構建機器學習算法以處理大型數據集的數據科學家和軟件工程師。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 設置必要的開發環境，開始使用隨機森林構建機器學習模型。
• 瞭解隨機森林的優勢，以及如何用它解決分類和迴歸問題。
• 學習如何處理大型數據集，並解釋隨機森林中的多個決策樹。
• 通過調整超參數來評估和優化機器學習模型的性能。

此講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向 希望學習如何使用 RapidMiner 估計和預測值並利用分析工具進行時間序列預測的中級數據分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 學習應用 CRISP-DM 方法，選擇合適的機器學習演算法，並增強模型構建和性能。
• 使用 RapidMiner 估計和預測值，並利用分析工具進行時間序列預測。

RapidMiner 是一個開源數據科學軟體平臺，用於快速應用程式原型設計和開發。它包括用於數據準備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析的集成環境。 

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用 RapidMiner Studio 進行數據準備、機器學習和預測模型部署。 

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝與設定RapidMiner
• 使用 RapidMiner 準備和可視化數據
• 驗證機器學習模型
• 混搭數據並創建預測模型
• 在業務流程中實施預測分析
• 故障排除和優化 RapidMiner

觀眾

• 數據科學家
• 工程師
• 開發人員

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

注意

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。