Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în modelele avansate Machine Learning
- Prezentare generală a modelelor complexe: Random Forests, Gradient Boosting, Neural Networks
- Când să utilizați modele avansate: Cele mai bune practici și cazuri de utilizare
- Introducere în tehnicile de învățare în ansamblu
Reglarea și optimizarea hiperparametrilor
- Tehnici de căutare în rețea și căutare aleatorie
- Automatizarea ajustării hiperparametrilor cu Google Colab
- Utilizarea tehnicilor avansate de optimizare (Bayesian, Algoritmi genetici)
Neural Networks și Deep Learning
- Construirea și antrenarea rețelelor neuronale profunde
- Învățarea prin transfer cu modele pre-antrenate
- Optimizarea modelelor de învățare profundă pentru performanță
Implementarea modelelor
- Introducere în strategiile de implementare a modelelor
- Implementarea modelelor în medii cloud utilizând Google Colab
- Inferența în timp real și procesarea pe loturi
Lucrul cu Google Colab pentru aplicații la scară largă Machine Learning
- Colaborarea la proiecte de învățare automată în Colab
- Utilizarea Colab pentru formarea distribuită și accelerarea GPU/TPU
- Integrarea cu serviciile cloud pentru formarea scalabilă a modelelor
Interpretabilitatea și explicabilitatea modelelor
- Explorarea tehnicilor de interpretabilitate a modelelor (LIME, SHAP)
- Inteligența artificială explicabilă pentru modelele de învățare profundă
- Gestionarea prejudecăților și a corectitudinii în modelele de învățare automată
Aplicații din lumea reală și studii de caz
- Aplicarea modelelor avansate în sănătate, finanțe și comerț electronic
- Studii de caz: Implementarea cu succes a modelelor
- Provocări și tendințe viitoare în învățarea automată avansată
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Înțelegere aprofundată a algoritmilor și conceptelor de învățare automată
- Competențe în programare Python
- Experiență cu Jupyter Notebooks sau Google Colab
Audiență
- Oameni de știință în domeniul datelor
- Profesioniști în domeniul învățării automate
- ingineri AI
21 ore
Mărturii (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
