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Struttura del corso
Introduzione
Creazione di un ambiente di lavoro
Installazione Auto-sklearn
Anatomia di un flusso di lavoro standard Machine Learning
In che modo Auto-sklearn 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-sklearn
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-sklearn per i modelli Deep Learning
Risoluzione dei problemi
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Esperienza con algoritmi di machine learning.
- Python Esperienza di programmazione.
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Analisti di dati con un background tecnico
14 ore