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Plan du cours
Introduction
Mise en place d'un environnement de travail
Installation Auto-Keras
Anatomie d'un flux de travail standard Machine Learning
Comment Auto-Keras automatise le flux de travail Machine Learning
Recherche de la meilleure architecture de réseau neuronal avec NAS (recherche d'architecture neuronale)
Étude de cas : AutoML avec Auto-Keras
Téléchargement d'un ensemble de données
Construction d'un modèle Machine Learning
Formation et test du modèle
Réglage des hyperparamètres
Construire, entraîner et tester des modèles supplémentaires
Ajustement des hyperparamètres pour améliorer la précision
Configuration de Auto-Keras pour les modèles Deep Learning
Résolution des problèmes
Résumé et conclusion
Pré requis
- Expérience de travail avec des modèles d'apprentissage automatique.
- Une expérience en programmation Python est utile mais pas nécessaire.
Audience
- Analystes de données
- Experts en la matière (experts du domaine)
- Scientifiques des données
14 Heures