AutoML培训

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望使用H2O AutoML来自动化构建和选择最佳机器学习算法和参数的过程的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 自动执行机器学习工作流。
• 在指定的时间范围内自动训练和调优多个机器学习模型。
• 训练堆叠集成以得出高度预测的集成模型。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望使用Auto-sklearn来自动化选择和优化机器学习模型过程的机器学习从业者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 自动执行训练高效机器学习模型的过程。
• 构建高度准确的机器学习模型，同时绕过选择、训练和测试不同模型等更繁琐的任务。
• 利用机器学习的强大功能解决实际业务问题。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对的是数据科学家以及希望使用Auto-Keras来自动化选择和优化机器学习模型过程的技术人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 自动执行训练高效机器学习模型的过程。
• 自动搜索深度学习模型的最佳参数。
• 构建高度准确的机器学习模型。
• 利用机器学习的强大功能解决实际业务问题。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向数据科学家，数据分析师和开发人员，他们希望探索AutoML产品和功能，以最小的努力创建和部署自定义ML训练模型。

在培训结束时，参与者将能够：

• 探索 AutoML 产品线，为各种数据类型实现不同的服务。
• 准备和标记数据集以创建自定义 ML 模型。
• 训练和管理模型，以生成准确、公平的机器学习模型。
• 使用经过训练的模型进行预测，以满足业务目标和需求。

本课程是为经理、解决方案架构师、创新官、首席技术官、软件架构师以及任何对应用人工智能概述及其发展的最新预测感兴趣的人创建的。

本培训课程面向希望在实际应用中应用基本Machine Learning技术的人员。

听众

熟悉机器学习并熟悉如何编程的数据科学家和统计学家。本课程的重点是数据/模型准备，执行，事后分析和可视化的实际方面。目的是向有兴趣在工作中应用这些方法的参与者提供机器学习的实用介绍

行业特定示例用于使培训与受众相关。

本培训课程面向希望在实际应用中应用Machine Learning人员。

听众

本课程适用于对统计学有一定了解并且知道如何编写R（或Python或其他选定语言）的数据科学家和统计学家。本课程的重点是数据/模型准备，执行，事后分析和可视化的实践方面。

目的是为有兴趣在工作中应用这些方法的参与者提供Machine Learning实际应用。

行业特定示例用于使培训与受众相关。

该课程的目的是提供在实践中应用方法的基本技能。 通过使用 Python 编程语言和其各种图书馆,并基于许多实用的例子,该课程教导如何使用最重要的建筑区块,如何做出数据模拟决策,解释算法的结果,并验证结果。

我們的目標是為您提供理解和使用最基本的工具工具的技能,以信心,並避免常見的錯誤的應用程式。

人工神经网络是一种计算数据模型，用于开发能够执行“智能”任务的Artificial Intelligence (AI)系统。 Neural Networks通常用于Machine Learning （ML）应用程序，它们本身就是AI的一种实现。 Deep Learning是ML的一个子集。

本课程介绍机器人应用中的机器学习方法。

它概述了模式识别背景下的现有方法，动机和主要思想。

在简短的理论背景之后，参与者将使用开源（通常为R）或任何其他流行软件进行简单的练习。

本课程的目的是提供在实践中应用Machine Learning方法的基本熟练程度。通过使用Scala编程语言及其各种库，并基于大量实际示例，本课程教授如何使用Machine Learning最重要的构建块，如何制定数据建模决策，解释算法的输出和验证结果。

我们的目标是让您自信地理解和使用Machine Learning工具箱中最基本的工具，并避免Data Science应用程序的常见缺陷。

R 是一个开源的免费编程语言,用于统计计算,数据分析和图形。 研究由越来越多的管理人员和数据分析师在企业和学术界内使用。 R 有大量的数据采矿包。

本课程是为那些以前没有概率和统计经验的人创建的。

该培训课程面向希望将Machine Learning应用于团队实际应用的人员。培训不会涉及技术问题，而是围绕基础概念和业务/运营应用。

目标观众

1. 投资者和人工智能企业家
2. 管理者和工程师，他们的公司正在进入AI领域
3. Business分析师和投资者