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Plan du cours
Introduction
Mise en place d'un environnement de travail
Installation automatique-Keras
Anatomie d'un flux de travail standard Machine Learning
Comment Auto-Keras automatise le flux de travail Machine Learning
Search recherche de la meilleure architecture de réseau neuronal avec NAS (Neural Architecture Search)
Étude de cas : AutoML with Auto-Keras
Télécharger un ensemble de données
Construire un modèle Machine Learning
Formation et test du modèle
Réglage des hyperparamètres
Création, formation et test de modèles supplémentaires
Ajuster les hyperparamètres pour améliorer la précision
Configuration d'Auto-Keras pour les modèles d'apprentissage profond
Dépannage
Sommaire et conclusion
Pré requis
- Expérience de travail avec des modèles d'apprentissage automatique.
- Python expérience en programmation est utile mais pas nécessaire.
Public
- Analystes de données
- Experts en la matière (experts de domaine)
- Data scientists
14 heures