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Plan du cours
Introduction
Mise en place d'un environnement de travail
Installation Auto-sklearn
Anatomie d'un flux de travail standard Machine Learning
Comment Auto-sklearn 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-sklearn
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 de Auto-sklearn pour Deep Learning modèles
Dépannage
Sommaire et conclusion
Pré requis
- Expérience des algorithmes d'apprentissage automatique.
- Python expérience en programmation.
Audience
- Data scientists
- Analystes de données avec une formation technique
14 heures