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Struttura del corso
Introduzione
Impostazione di un ambiente di lavoro
Installazione Auto-Keras
Anatomia di un flusso di lavoro standard Machine Learning
Come Auto-Keras automatizza il flusso di lavoro Machine Learning
Ricerca della migliore architettura di rete neurale con NAS (Neural Architecture Search)
Caso di studio: AutoML con Auto-Keras
Download di un set di dati
Costruire un modello Machine Learning
Formazione e test del modello
Ottimizzazione degli iperparametri
Creazione, training e test di modelli aggiuntivi
Modifica degli iperparametri per migliorare la precisione
Configurazione di Auto-Keras per i modelli Deep Learning
Risoluzione dei problemi
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Esperienza di lavoro con modelli di Machine Learning.
- Python L'esperienza di programmazione è utile ma non necessaria.
Pubblico
- Analisti di dati
- Esperti in materia (esperti di dominio)
- Scienziati dei dati
14 ore
