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课程大纲
介绍
设置工作环境
AutoML 功能概述
AutoML 如何探索算法
- 梯度提升机 (GBM)、Random Forests、GLM 等
按用例解决问题
按训练数据类型解决问题
数据隐私注意事项
成本考虑因素
准备数据
使用数值和分类数据
- IID 表格数据(H2O AutoML、auto-sklearn、TPOT)
使用瞬态数据(时间序列数据)
对原始文本进行分类
对原始图像数据进行分类
- 深度学习和神经架构搜索(TensorFlow、PyTorch、Auto-Keras 等)
部署 AutoML 方法
看看里面的算法 AutoML
将不同的模型组合在一起
故障 排除
总结和结论
要求
- 具有机器学习算法的经验。
- Python 或 R 编程经验。
观众
- 数据分析师
- 数据科学家
- 数据工程师
- 开发 人员
14 小时
客户评论 (3)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
课程 - 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
课程 - 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