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
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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