Corso di formazione Machine Learning con Google Colab

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e software engineers che desiderano utilizzare AdaBoost per creare algoritmi di boosting per il machine learning con Python.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare modelli di machine learning con AdaBoost.
• Comprendere l'approccio di apprendimento ensemble e come implementare il boosting adattivo.
• Imparare a costruire modelli AdaBoost per migliorare gli algoritmi di machine learning in Python.
• Utilizzare l'ottimizzazione degli iperparametri per aumentare l'accuratezza e le prestazioni dei modelli AdaBoost.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist e alle persone meno tecniche che desiderano utilizzare Auto-Keras per automatizzare il processo di selezione e ottimizzazione di un modello di apprendimento automatico.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Automatizza il processo di addestramento di modelli di machine learning altamente efficienti.
• Cerca automaticamente i parametri migliori per i modelli di deep learning.
• Crea modelli di Machine Learning estremamente accurati.
• Usa la potenza dell'apprendimento automatico per risolvere i problemi aziendali del mondo reale.

Questo training guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a partecipanti con competenze tecniche e un background in machine learning che desiderano ottimizzare i modelli per rilevare pattern complessi nei grandi dati utilizzando framework AutoML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a partecipanti con diversi livelli di esperienza che desiderano sfruttare la piattaforma AutoML di Google per creare chatbot personalizzati per varie applicazioni.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dello sviluppo di chatbot.
• Naviga in Google Cloud Platform e accedi a AutoML.
• Preparare i dati per l'addestramento dei modelli di chatbot.
• Addestra e valuta modelli di chatbot personalizzati usando AutoML.
• Distribuisci e integra i chatbot in varie piattaforme e canali.
• Monitora e ottimizza le prestazioni del chatbot nel tempo.

Questa formazione interattiva guidata dal formatore (online o in sede) fornisce una introduzione al campo della riconoscimento dei modelli e dell'apprendimento automatico. Si sofferma su applicazioni pratiche in statistica, informatica, elaborazione del segnale, visione artificiale, data mining e bioinformatica.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Applicare metodi statistici fondamentali al riconoscimento dei modelli.
• Utilizzare modelli chiave come reti neurali e metodi kernel per l'analisi dei dati.
• Mettere in pratica tecniche avanzate per la risoluzione di problemi complessi.
• Migliorare l'accuratezza delle previsioni combinando diversi modelli.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e analisti di dati che desiderano automatizzare, valutare e gestire modelli predittivi utilizzando le funzionalità di apprendimento automatico di DataRobot.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Carica i set di dati in DataRobot per analizzare, valutare e controllare la qualità dei dati.
• Crea e addestra modelli per identificare variabili importanti e raggiungere gli obiettivi di previsione.
• Interpreta i modelli per creare informazioni preziose utili per prendere decisioni aziendali.
• Monitora e gestisci i modelli per mantenere prestazioni di previsione ottimizzate.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist, analisti di dati e sviluppatori che desiderano esplorare AutoML prodotti e funzionalità per creare e distribuire modelli di formazione ML personalizzati con il minimo sforzo.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Esplora la linea di prodotti AutoML per implementare diversi servizi per vari tipi di dati.
• Prepara ed etichetta i set di dati per creare modelli ML personalizzati.
• Addestra e gestisci i modelli per produrre modelli di machine learning accurati ed equi.
• Effettua previsioni utilizzando modelli addestrati per soddisfare gli obiettivi e le esigenze aziendali.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud utilizzando AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
• Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
• Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
• Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.

Questo training guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a ingegneri che desiderano distribuire carichi di lavoro di Machine Learning su un server AWS EC2.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su AWS.
• Utilizzare EKS (Elastic Kubernetes Service) per semplificare l'inizializzazione di un cluster Kubernetes su AWS.
• Creare e distribuire una pipeline Kubernetes per automatizzare e gestire i modelli ML in produzione.
• Formare e distribuire modelli ML TensorFlow su più GPU e macchine che eseguono in parallelo.
• Sfruttare altri servizi AWS gestiti per estendere un'applicazione ML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano andare oltre la creazione di modelli ML e ottimizzare il processo di creazione, monitoraggio e distribuzione del modello ML.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare MLflow e le librerie e i framework ML correlati.
• Apprezzare l'importanza della tracciabilità, della riproducibilità e della distribuibilità di un modello ML
• Distribuisci i modelli ML su diversi cloud pubblici, piattaforme o server on-premise.
• Ridimensiona il processo di distribuzione ML per supportare più utenti che collaborano a un progetto.
• Configura un registro centrale per sperimentare, riprodurre e distribuire modelli di ML.

Questo corso di formazione guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a sviluppatori che desiderano utilizzare Google's ML Kit per creare modelli di machine learning ottimizzati per l'elaborazione su dispositivi mobili.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a sviluppare funzionalità di machine learning per le app mobili.
• Integrare nuove tecnologie di machine learning nelle app Android e iOS utilizzando le API di ML Kit. 
• Potenziare ed ottimizzare le app esistenti utilizzando il SDK di ML Kit per l'elaborazione in dispositivo e la distribuzione.

Pattern Matching è una tecnica utilizzata per localizzare modelli specifici all'interno di un'immagine. Può essere utilizzato per determinare l'esistenza di caratteristiche specificate all'interno di un'immagine acquisita, ad esempio l'etichetta prevista su un prodotto difettoso in una linea di fabbrica o le dimensioni specificate di un componente. È diverso da "Pattern Recognition" (che riconosce modelli generali basati su raccolte più ampie di campioni correlati) in quanto detta specificamente ciò che stiamo cercando, quindi ci dice se il modello atteso esiste o meno.

Formato del corso

• Questo corso introduce gli approcci, le tecnologie e gli algoritmi utilizzati nel campo del pattern matching in quanto applicato a Machine Vision.

Questo corso guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e software engineers che desiderano utilizzare Random Forest per creare algoritmi di machine learning su grandi set di dati.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a costruire modelli di machine learning con Random Forest.
• Comprendere i vantaggi di Random Forest e come implementarlo per risolvere problemi di classificazione e regressione.
• Imparare a gestire grandi set di dati e interpretare più alberi decisionali in Random Forest.
• Valutare e ottimizzare le prestazioni del modello di machine learning attraverso l'adjustment dei hyperparametri.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ad analisti di dati di livello intermedio che desiderano imparare a utilizzare RapidMiner per stimare e proiettare i valori e utilizzare strumenti analitici per la previsione delle serie temporali.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Impara ad applicare la metodologia CRISP-DM, a selezionare gli algoritmi di machine learning appropriati e a migliorare la costruzione e le prestazioni del modello.
• Utilizzare RapidMiner per stimare e proiettare i valori e utilizzare strumenti analitici per la previsione delle serie temporali.

RapidMiner è una piattaforma software open source per la scienza dei dati per la prototipazione e lo sviluppo rapido di applicazioni. Include un ambiente integrato per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo, il text mining e l'analitica predittiva. 

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a utilizzare RapidMiner Studio per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico e la distribuzione di modelli predittivi. 

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare RapidMiner
• Preparare e visualizzare i dati con RapidMiner
• Convalidare i modelli di Machine Learning
• Combina i dati e crea modelli predittivi
• Rendi operativa l'analitica predittiva all'interno di un processo aziendale
• Risoluzione dei problemi e ottimizzazione RapidMiner

Pubblico

• Scienziati dei dati
• Ingegneri
• Gli sviluppatori

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.