Cursos de AutoML
AutoML es un software de aprendizaje automático fácil de usar que automatiza gran parte del trabajo necesario para seleccionar un algoritmo de aprendizaje automático ideal, su configuración de parámetros y los métodos de procesamiento previo.
Este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a personas técnicas con experiencia en el aprendizaje automático que deseen optimizar los modelos de aprendizaje automático utilizados para detectar patrones complejos en macrodatos.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Instalar y evaluar varias herramientas de AutoML de código abierto (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
- Entrene modelos de aprendizaje automático de alta calidad.
- Eficientemente resuelve diferentes tipos de problemas de aprendizaje automático supervisado.
- Escribir sólo el código necesario para iniciar el proceso automatizado de aprendizaje automático.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
- Para aprender más acerca de AutoML, por favor visite: https://www.automl.org/
Programa del Curso
Introducción
Configuración de un entorno de trabajo
Descripción general de AutoML Características
Cómo AutoML explora los algoritmos
- Máquinas de aumento de gradiente (GBM), Random Forests, GLM, etc.
Resolución de problemas por caso de uso
Resolución de problemas mediante el tipo de datos de entrenamiento
Consideraciones sobre la privacidad de los datos
Consideraciones sobre los costos
Preparación de datos
Trabajar con datos numéricos y categóricos
- Datos tabulares IID (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT)
Trabajar con datos dependientes del tiempo (datos de series temporales)
Clasificación de texto sin formato
Clasificación de datos de imagen sin procesar
- Deep Learning y búsqueda de arquitectura neuronal (TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, etc.)
Implementación de un método AutoML
Un vistazo a los algoritmos que hay dentro AutoML
Ensamblaje de diferentes modelos juntos
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia con algoritmos de aprendizaje automático.
- Python o experiencia en programación en R.
Audiencia
- Analistas de datos
- Científicos de datos
- Ingenieros de datos
- Desarrolladores
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Próximos cursos
Cursos Relacionados
H2O AutoML
14 horasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que deseen usar H2O AutoML para automatizar el proceso de creación y selección del mejor algoritmo y parámetros de aprendizaje automático.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Automatice el flujo de trabajo de aprendizaje automático.
- Entrene y ajuste automáticamente muchos modelos de aprendizaje automático dentro de un intervalo de tiempo especificado.
- Entrene conjuntos apilados para llegar a modelos de conjuntos altamente predictivos.
AutoML con Auto-sklearn
14 horasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales del aprendizaje automático que desean usar Auto-sklearn para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
- Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión mientras evita las tareas más tediosas de seleccionar, entrenar y probar diferentes modelos.
- Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.
AutoML con Auto-Keras
14 horasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos, así como a personas menos técnicas que deseen utilizar Auto-Keras para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
- Busque automáticamente los mejores parámetros para los modelos de aprendizaje profundo.
- Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
- Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.
Google Cloud AutoML
7 horasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores que deseen explorar AutoML productos y características para crear e implementar modelos de entrenamiento de ML personalizados con el mínimo esfuerzo.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Explore la línea de productos AutoML para implementar diferentes servicios para varios tipos de datos.
- Prepare y etiquete conjuntos de datos para crear modelos de ML personalizados.
- Entrene y administre modelos para producir modelos de aprendizaje automático precisos y justos.
- Realice predicciones utilizando modelos entrenados para cumplir con los objetivos y necesidades empresariales.
Creating Custom Chatbots with Google AutoML
14 horasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o en el sitio) está dirigida a participantes con diferentes niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma Google AutoML para crear chatbots personalizados para diversas aplicaciones.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
- Navegue por Googgle Cloud Platform y acceda a AutoML.
- Prepare los datos para entrenar modelos de chatbot.
- Entrene y evalúe modelos de chatbot personalizados con AutoML.
- Implemente e integre chatbots en varias plataformas y canales.
- Supervise y optimice el rendimiento del chatbot a lo largo del tiempo.