Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op        
        
        
            Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.        
    Cursusaanbod
Inleiding en omgeving instellen
- Wat is AutoML en waarom het belangrijk is
 - Python- en R-omgevingen instellen
 - Op afstand werken en cloud-omgevingen configureren
 
AutoML-functies verkennen
- Kerncapaciteiten van AutoML-frameworks
 - Hyperparameter optimalisatie en zoekstrategieën
 - AutoML-uitvoeringen en logboeken interpreteren
 
Hoe AutoML algoritmen selecteert
- Gradient Boosting Machines (GBMs), Random Forests, GLMs
 - Neurale netwerken en diepe leerbackends
 - Afwegingen: nauwkeurigheid vs. interpreteerbaarheid vs. kosten
 
Data voorbereiding en preprocessing
- Werken met numerieke en categoriale data
 - Feature engineering en coderingstrategieën
 - Opsporen van ontbrekende waarden en data-ongelijkheid
 
AutoML voor verschillende datatypen
- Tabulaire data (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT)
 - Tijdreeksdata (voorspelling en sequentiële modellen)
 - Tekst en NLP-taakjes (classificatie, sentimentanalyse)
 - Afbeeldingsclassificatie en computer vision (Auto-Keras, TensorFlow, PyTorch)
 
Model-implementatie en monitoring
- AutoML-modellen exporteren en implementeren
 - Pijplijnen bouwen voor real-time voorspellingen
 - Modeldrift controleren en heropvoedingsstrategieën
 
Ensembling en geavanceerde onderwerpen
- AutoML-modellen stapelen en mengen
 - Privacy- en nalevingsoverwegingen
 - Kostenoptimalisatie voor grootschalige AutoML
 
Problemen oplossen en cases
- Veelvoorkomende fouten en hoe je ze kunt oplossen
 - AutoML-modelprestaties interpreteren
 - Cases van industrieel gebruik
 
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Ervaring met machine learning-algoritmen
 - Programmeringservaring met Python of R
 
Publiek
- Data-analisten
 - Datawetenschappers
 - Data-engineers
 - Ontwikkelaars
 
             14 Uren