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Struttura del corso
Introduzione
Creazione di un ambiente di lavoro
Installazione di Auto-Keras
Anatomia di un flusso di lavoro standard Machine Learning
In che modo Auto-Keras automatizza il flusso di lavoro Machine Learning
Searchalla ricerca della migliore architettura di rete neurale con NAS (Neural Architecture Search)
Caso di studio: AutoML with Auto-Keras
Download di un set di dati
Creazione di un Machine Learning modello
Training e test del modello
Ottimizzazione degli iperparametri
Creazione, training e test di modelli aggiuntivi
Modificare gli iperparametri per migliorare la precisione
Configurazione di Auto-Keras per i modelli di 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