курси Machine Learning

курси Machine Learning

Місцевий, інструктор з виробництва живої машини навчання (мл) навчальних курсів продемонструвати через практичний практиці, як застосовувати техніку навчання машин і інструментів для вирішення реальних проблем у різних галузях промисловості. NobleProg ML курси охоплюють різні мови програмування і фреймворки, включаючи Python, R мову і Matlab. Курси машинного навчання пропонуються для низки галузевих додатків, у тому числі Фінанси, банківські та страхові та охоплюють основи машинного навчання, а також більш передові підходи, такі як глибоке навчання.

Навчання машинного навчання доступне як "на місці навчання" або "дистанційне навчання в прямому ефірі". На місці навчання в прямому ефірі може здійснюватися на місцевому рівні, у приміщеннях українакорпоративних тренінгівниць україна. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.

Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер

Testimonials

★★★★★
★★★★★

Machine Learning Course Outlines

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
7 hours
Overview
Цей курс був створений для керівників, рішень архітекторів, інноваційних працівників, технічних працівників, програмних архітекторів та всіх, хто цікавиться оглядом прикладного штучного інтелекту та найближчим прогнозом його розвитку.
14 hours
Overview
Бібліотека Apache OpenNLP - це інструментарій для машинного навчання, призначений для обробки тексту природної мови. Він підтримує найпоширеніші завдання NLP, такі як виявлення мови, токенізація, сегментація пропозицій, мітки теги "частина слова", вилучення названого об'єкта, роздільна здатність, роздільна здатність та кореляція.

У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться створювати моделі для обробки текстових даних за допомогою OpenNLP. Приклади навчальних даних, а також настроєні набори даних будуть використовуватися як основа для лабораторних вправ.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Встановити та налаштувати OpenNLP
- Завантажте існуючі моделі, а також створюйте їх самостійно
- Навчіть моделі на різних наборах зразкових даних
- Інтеграція OpenNLP з існуючими Java-програмами

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 hours
Overview
Машинознавство є галуззю штучного інтелекту, в якому комп'ютери мають можливість вивчати без явного програмування. Глибоке навчання - це підполе машинного навчання, яке використовує методи, засновані на представлення даних навчання та структури, такі як нейронні мережі. R - це популярна мова програмування в фінансовій галузі. Він використовується у фінансових цілях, починаючи від основних програм торгівлі до систем управління ризиками.

У цьому тренінгу, проведеному під керівництвом інструктора, учасники вивчатимуть, як впровадити глибокі моделі навчання для банківського користування R, оскільки вони проходять через створення глибокої моделі кредитного ризику навчання.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозуміти основні поняття глибокого навчання
- Дізнайтеся про програми та способи глибокого навчання в банківській справі
- Використовуйте R для створення глибоких моделей навчання для банківської справи
- Створіть власну глибоку модель кредитного ризику, використовуючи R

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 hours
Overview
Машинознавство є галуззю штучного інтелекту, в якому комп'ютери мають можливість вивчати без явного програмування. Глибоке навчання - це підполе машинного навчання, яке використовує методи, засновані на представлення даних навчання та структури, такі як нейронні мережі. Python - це мова програмування високого рівня, відомий своїм зрозумілим синтаксисом та читаемості коду.

У цьому тренінгу, проведеному під керівництвом інструктора, учасники вивчатимуть, як впровадити глибокі моделі навчання для банківських операцій за допомогою Python, оскільки вони проходять через створення глибокої моделі кредитного ризику навчання.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозуміти основні поняття глибокого навчання
- Дізнайтеся про програми та способи глибокого навчання в банківській справі
- Використовуйте Python, Keras і TensorFlow для створення глибоких моделей навчання для банківських операцій
- Створіть власну модель глибокого кредитного ризику, використовуючи Python

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 hours
Overview
Машинознавство є галуззю штучного інтелекту, в якому комп'ютери мають можливість вивчати без явного програмування. Глибоке навчання - це підполе машинного навчання, яке використовує методи, засновані на представлення даних навчання та структури, такі як нейронні мережі. R - це популярна мова програмування в фінансовій галузі. Він використовується у фінансових цілях, починаючи від основних програм торгівлі до систем управління ризиками.

У цій навчальному курсі, учасники навчаться навчатися, як впроваджувати глибокі моделі навчання для фінансування з використанням R, оскільки вони проходять через створення глибокої моделі прогнозування цін на акції.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозуміти основні поняття глибокого навчання
- Дізнайтеся про програми та способи глибокого навчання у фінансах
- Використовуйте R для створення глибоких моделей навчання для фінансування
- Створіть власну модель прогнозування цін на акції, використовуючи R

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 hours
Overview
Машинознавство є галуззю штучного інтелекту, в якому комп'ютери мають можливість вивчати без явного програмування. R - це популярна мова програмування в фінансовій галузі. Він використовується у фінансових цілях, починаючи від основних програм торгівлі до систем управління ризиками.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться навчатися методам і засобам машинного навчання для вирішення реальних проблем в галузі фінансів. R буде використовуватися як мова програмування.

Учасники спочатку вивчають основні принципи, а потім впроваджують свої знання на практиці, створюючи власні моделі машинного навчання та використовуючи їх для виконання ряду командних проектів.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозумійте основні концепції машинного навчання
- Дізнайтеся про програми та використання машинного навчання у фінансах
- Розробити власну алгоритмічну стратегію торгівлі з використанням машинного навчання з R

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
Машинознавство є галуззю штучного інтелекту, в якому комп'ютери мають можливість вивчати без явного програмування. Python - це мова програмування, відомий своїм зрозумілим синтаксисом та читаемостью. Він пропонує відмінну колекцію добре перевірених бібліотек та технологій для розробки додатків для машинного навчання.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться навчатися методам і засобам машинного навчання для вирішення реальних проблем в галузі фінансів.

Учасники спочатку вивчають основні принципи, а потім впроваджують свої знання на практиці, створюючи власні моделі машинного навчання та використовуючи їх для виконання ряду командних проектів.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозумійте основні концепції машинного навчання
- Дізнайтеся про програми та використання машинного навчання у фінансах
- Розробити власну алгоритмічну стратегію торгівлі за допомогою машинного навчання за допомогою Python

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 hours
Overview
Глибоке навчання для NLP дозволяє машині вивчати просту та складну обробку мови. Серед можливих зараз завдань - переклад мовлення та генерація підписів для фотографій. DL (Deep Learning) є підмножиною ML (Machine Learning). Python - це популярна мова програмування, що містить бібліотеки для глибокого навчання для NLP.

У цій навчальному посібнику учасники навчаться використовувати бібліотеки Python для NLP (Natural Language Processing), створюючи прикладну програму, яка обробляє набір фотографій та створює підписи.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Дизайн та код DL для NLP за допомогою бібліотек Python
- Створіть код Python, який зчитує значно велику колекцію фотографій і генерує ключові слова
- Створіть код Python, який генерує підписи з виявлених ключових слів

Аудиторія

- Програмісти з інтересом до лінгвістики
- Програмісти, які шукають розуміння NLP (природна обробка мови)

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
У програмі Python Machine Learning функція підсумовування тексту здатна читати вхідний текст і створювати текстові зведення. Ця можливість доступна з командного рядка або як API / бібліотека Python. Одним із захоплюючих прикладів є швидке створення виконавчого резюме; це особливо корисно для організацій, які потребують перегляду великих об'єктів текстових даних, перш ніж створювати звіти та презентації.

У цій навчальному посібнику, учасники навчаться використовувати Python для створення простої програми, яка автоматично генерує резюме введення тексту.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Використовуйте інструмент командного рядка, який узагальнює текст.
- Створіть та створіть код підсумовування тексту за допомогою бібліотек Python.
- Оцініть три бібліотеки підсумовування Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
35 hours
Overview
Цей курс починається з надання вам концептуальних знань в нейронних мережах і, як правило, в алгоритмі машинного навчання, глибоке навчання (алгоритми та програми).

Частина 1 (40%) цього тренінгу більше зосереджується на фундаментальних принципах, але допоможе вам вибрати правильну технологію: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras та ін.

Частина 2 (20%) цього тренінгу представляє Theano - бібліотеку Python, яка робить глибокі дослідження глибинних моделей навчання.

Частина третя (40%) навчання буде широко заснована на Tensorflow - 2-го покоління API від Google open source програмного забезпечення бібліотеки для глибокого навчання. Приклади та ручний інструмент будуть створені в TensorFlow.

Аудиторія

Цей курс призначений для інженерів, які прагнуть використовувати TensorFlow для своїх проектів глибокого навчання

Після закінчення курсу делегати:

-

добре знайомитися з глибокими нейронними мережами (DNN), CNN і RNN

-

зрозуміти структуру та механізми розгортання TensorFlow

-

бути в змозі виконувати установки / виробничого середовища / архітектури завдання та конфігурацію

-

бути в змозі оцінити якість коду, виконувати налагодження, моніторинг

-

бути в змозі впроваджувати передові технології виробництва, такі як тренувальні моделі, графічні роботи та ведення журналів

Не всі теми будуть висвітлюватися в загальноосвітній аудиторії з тривалістю 35 годин у зв'язку з обширністю теми.

Тривалість курсу буде близько 70 годин, а не 35 годин.
21 hours
Overview
Машинознавство - це галузь штучного інтелекту, в якому комп'ютери мають можливість вивчати без явного запрограмування. Python - це мова програмування, відомий своїм зрозумілим синтаксисом та читаемостью. Він пропонує відмінну колекцію добре перевірених бібліотек та технологій для розробки додатків для машинного навчання.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться навчатися методам і засобам машинного навчання для вирішення реальних проблем у банківській галузі.

Учасники спочатку вивчають основні принципи, а потім впроваджують свої знання на практиці, створюючи власні моделі машинного навчання та використовуючи їх для виконання ряду командних проектів.

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 hours
Overview
Cortana Intelligence Suite являє собою набір інтегрованих продуктів та послуг у Microsoft Azure Cloud, який дає змогу особам перетворювати дані в інтелектуальні дії.

У цій навчальному посібнику учасники навчаться навчатися, як використовувати компоненти, що входять до складу Cortana Intelligence Suite, для створення інтелектуальних програм, керованих даними.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Дізнайтеся, як використовувати інструменти Cortana Intelligence Suite
- Отримати останні знання з управління даними та аналітики
- Використовуйте компоненти Cortana, щоб перетворити дані в інтелектуальну дію
- Використовуйте Cortana, щоб створювати програми з нуля та запускати їх у хмарі

Аудиторія

- Дані вчених
- Програмісти
- Розробники
- Менеджери
- Архітектори

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 hours
Overview
У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться навчатися методам і засобам машинного навчання для вирішення реальних проблем у банківській галузі. R буде використовуватися як мова програмування.

Учасники спочатку вивчають основні принципи, потім застосовують свої знання на практиці шляхом створення власних моделей машинного навчання та їх використання для виконання ряду живих проектів.

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених
- Банківські фахівці з технічною освітою

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться використовувати Matlab для проектування, побудови та візуалізації нейронної мережі зі зварювання для розпізнавання зображень.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Створіть глибоку модель навчання
- Автоматизація маркування даних
- Робота з моделями від Caffe та TensorFlow-Keras
- Потягніть дані, використовуючи кілька графічних процесорів, хмар або кластерів

Аудиторія

- Розробники
- Інженери
- Експерти домену

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
7 hours
Overview
TensorFlow Serving - це система для обслуговування моделей машинного навчання (ML) для виробництва.

У цій навчальній інструкції, учасники навчаться, як налаштовувати та використовувати TensorFlow Serving, щоб розгорнути та керувати моделями ML у виробничому середовищі.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Поїзд, експорт та обслуговування різних моделей TensorFlow
- Тестувати та розгортати алгоритми з використанням єдиної архітектури та набору API
- Розширюйте подання TensorFlow, щоб обслуговувати інші типи моделей поза моделями TensorFlow

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
У цій навчальній інструкції учасники навчаться навчатися, як використовувати стек технології iOS Machine Learning (ML), оскільки вони виконують роль створення та розгортання мобільного додатка iOS.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Створіть мобільний додаток, здатний обробляти зображення, аналіз тексту та розпізнавання мовлення
- Отримайте доступ до попередньо підготовлених ML-моделей для інтеграції в додатки iOS
- Створіть власну модель ML
- Додайте підтримку Siri Voice для додатків iOS
- Розуміння та використання рамок, таких як coreML, Vision, CoreGraphics та GamePlayKit
- Використовуйте мови та інструменти, такі як Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda, Spyder.

Аудиторія

- Розробники

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
У цій навчальному посібнику учасники навчаться навчатися, як правильно використовувати машинне навчання та технології NLP (Natural Language Processing), щоб отримати значення від текстових даних.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Вирішуйте проблеми текстових даних з високоякісним, багаторазовим кодом
- Застосовуйте різні аспекти scikit-learn (класифікація, кластеризація, регресія, зменшення розмірності) для вирішення проблем
- Створіть ефективні моделі машинного навчання, використовуючи текстові дані
- Створіть набір даних і витягуйте функції з неструктурованого тексту
- Візуалізувати дані з Matplotlib
- Побудуйте та оцініть моделі, щоб отримати розуміння
- Усунення помилок кодування тексту

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
Encog - це платформа навчання для роботи з відкритим кодом для Java та .Net.

У цьому навчанні під керівництвом тренера, учасники навчаться створювати різні компоненти нейронної мережі, використовуючи ENCOG. Будуть обговорюватися реальні ситуаційні дослідження, і будуть розглянуті на цих мовах рішення на основі машинного мовлення.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Підготуйте дані для нейронних мереж із використанням процесу нормалізації
- Впроваджувати методологію тренінгових мереж передачі та розповсюдження
- Виконувати класифікаційні та регресійні завдання
- Модель і поїзд нейронні мережі з використанням Encog на графічному інтерфейсі на базі верстатів
- Інтеграція підтримки нейронної мережі в реальних додатках

Аудиторія

- Розробники
- Аналітики
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
Encog - це платформа навчання для роботи з відкритим кодом для Java та .Net.

У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники вивчатимуть передові технології машинного навчання для побудови чітких прогнозних моделей нейронної мережі.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Впроваджуйте різні методи оптимізації нейронних мереж для вирішення проблем, пов'язаних із встановленням та переобладнанням
- Зрозумійте та оберіть з низки архітектур нейронної мережі
- Впроваджувати контрольовані канали прямого та зворотного зв'язку

Аудиторія

- Розробники
- Аналітики
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники вивчатимуть передові технології машинного навчання з R, оскільки вони крокують до створення реального застосування.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Використовуйте методи, такі як настроювання гіперпараметрів та глибоке вивчення
- Зрозуміти та застосувати безконтрольні методи навчання
- Покладіть модель у виробництво для використання у великому додатку

Аудиторія

- Розробники
- Аналітики
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники вивчать найбільш відповідні та найсучасніші технології машинного навчання в Python, будуючи серію демонстраційних програм, що включають зображення, музику, текст та фінансові дані.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Впровадження алгоритмів машинного навчання та методів вирішення складних задач
- Застосовуйте глибоке навчання та напірний нагляд навчання до програм, що включають зображення, музику, текст та фінансові дані
- Натискайте алгоритми Python на максимальний потенціал
- Використовуйте бібліотеки та пакунки, такі як NumPy та Theano

Аудиторія

- Розробники
- Аналітики
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 hours
Overview
Машинознавство є галуззю штучного інтелекту, в якому комп'ютери мають можливість вивчати без явного програмування. Глибоке навчання - це підполе машинного навчання, яке використовує методи, засновані на представлення даних навчання та структури, такі як нейронні мережі. Python - це мова програмування високого рівня, відомий своїм зрозумілим синтаксисом та читаемості коду.

У цій навчальній інструкції, учасники навчаться навчатися, як впровадити глибокі моделі навчання для фінансування, використовуючи Python, коли вони просуваються шляхом створення глибокої моделі прогнозування цін на акції.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозуміти основні поняття глибокого навчання
- Дізнайтеся про програми та способи глибокого навчання у фінансах
- Використовуйте Python, Keras і TensorFlow для створення глибоких моделей навчання для фінансування
- Створіть свою власну модель прогнозування цін на акції, використовуючи Python

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
35 hours
Overview
Інтелектуальні програми - це додатки нового покоління, які постійно можуть навчатися за взаємодією користувачів, щоб забезпечити кращу цінність та релевантність для користувачів.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться, як будувати інтелектуальні мобільні додатки та боти.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозумійте основні поняття інтелектуальних додатків
- Дізнайтеся, як використовувати різні інструменти для створення інтелектуальних програм
- Створюйте інтелектуальні програми, використовуючи API Azure, Cognitive Services, Stream Analytics і Xamarin

Аудиторія

- Розробники
- Програмісти
- Любителі

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
OpenFace - це програмне забезпечення для розпізнавання обличчя з відкритим вихідним кодом на базі Python і Torch на базі дослідження Google FaceNet.

У цій інструкції під керівництвом тренера, учасники навчаться використовувати компоненти OpenFace для створення та розгортання прикладів розпізнавання обличчя.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Працюйте з компонентами OpenFace, включаючи dlib, OpenVC, Torch та nn4 для реалізації виявлення, вирівнювання та перетворення обличчя.
- Застосуйте OpenFace до реальних додатків, таких як стеження, перевірка особи, віртуальна реальність, ігри та ідентифікація повторюваних клієнтів тощо.

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 hours
Overview
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
21 hours
Overview
TensorFlow є популярною і машинного навчання бібліотеки, розробленої компанією Google для глибокого навчання, числові обчислення, і великомасштабних машинного навчання. TensorFlow 2,0, випущений в Jan 2019, є новітнім варіантом TensorFlow і включає в себе поліпшення жадібних виконання, сумісність і API консистенції.

цей інструктор під керівництвом, жити навчання (на місці або віддалених), спрямованих на розробників і даних вчених, які хочуть використовувати Tensorflow 2,0 для створення pressors, класифікаторів, генеративних моделей, нейронні мережі і так далі.

до кінця тренінгу учасники зможуть:

- встановити та налаштувати TensorFlow 2,0.
- зрозуміти переваги TensorFlow 2,0 над попередніми версіями.
- побудувати глибокі моделі навчання.
- впровадити розширений класифікатор зображень.
- розгорнути модель глибокого навчання з хмарами, мобільними та пристроями.

Формат курсу

- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.

курс параметри налаштування

- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
- щоб дізнатися більше про TensorFlow, будь ласка, відвідайте: https://www.tensorflow.org/
14 hours
Overview
функція Engineering-це процес вибору і перетворення даних для підвищення точності алгоритмів навчання машинної інформації. Це вимагає глибокого знайомство з даними з боку експерта предмета.

цей інструктор під керівництвом, жити навчання (на місці або віддалених), спрямованих на осіб, які бажають застосувати функцію інженерних техніки, щоб краще обробляти дані і отримати кращу модель машинного навчання.

до кінця тренінгу учасники зможуть:

- створити оптимальне середовище розробки, включаючи всі необхідні пакунки Python.
- отримати важливі знання, аналізуючи особливості набору даних.
- Оптимізуйте моделі машинного навчання за допомогою адаптації самих необроблених даних.
- Чистота і перетворення наборів даних у підготовці до машинного навчання.

Формат курсу

- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.

курс параметри налаштування

- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
14 hours
Overview
H2O є відкритим вихідним кодом інтелектуального платформи Analytics. Він підтримує R, Python, Скала, Java і відпочинку.

цей інструктор під керівництвом, жити навчання (на місці або віддалених), спрямованих на технічних осіб, які хочуть побудувати модель машинного навчання з використанням таких алгоритмів, як GLM, глибоке навчання і випадкові ліси.

до кінця тренінгу учасники зможуть:

- встановити та налаштувати H2O.
- створити машину навчання моделі з використанням різних популярних алгоритмів.
- оцінювати моделі на основі типу даних і бізнес-вимог.

Формат курсу

- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.

курс параметри налаштування

- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
- щоб дізнатися більше про H2O, будь ласка, відвідайте: https://www.h2o.ai/
14 hours
Overview
H2O Autotl є штучним розвідувальною платформою, яка автоматизує процес будівництва, вибору та оптимізації великої кількості машинної моделі навчання.

цей інструктор під керівництвом, жити навчання (на місці або віддалених) спрямована на дані вчені, які хотіли б використовувати H2O Autocl для автоматизації процесу побудови і вибору найкращого алгоритму навчання машини і параметри.

до кінця тренінгу учасники зможуть:

- Автоматизація процесу навчання машини.
- автоматично поїзд і налаштувати багато моделей машинного навчання протягом зазначеного діапазону часу.
- поїзд складені ансамблі прийти до вельми інтелектуального моделей ансамблю.

Формат курсу

- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.

курс параметри налаштування

- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
14 hours
Overview
Auto-sklearning є Python пакет, побудований навколо scikit-вчитися машинного навчання бібліотеки. Він автоматично шукає правильний алгоритм навчання для нового набору даних машинного навчання і оптимізує його параметри.

цей інструктор під керівництвом, жити навчання (на місці або віддалених), спрямованих на машинного навчання практиків, які хочуть використовувати Auto-sklearning для автоматизації процесу вибору та оптимізації моделі машинного навчання.

до кінця тренінгу учасники зможуть:

- автоматизувати процес навчання високоефективних моделей машинного навчання.
- побудувати високо точні моделі машинного навчання в обхід більш виснажливих завдань відбору, підготовки та тестування різних моделей.
- використовувати силу машинного навчання для вирішення реальних бізнес-проблем.

Формат курсу

- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.

курс параметри налаштування

- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
Weekend Machine Learning courses, Evening Machine Learning training, Machine Learning boot camp, Machine Learning instructor-led, Weekend Machine Learning training, Evening Machine Learning courses, Machine Learning coaching, Machine Learning instructor, Machine Learning trainer, Machine Learning training courses, Machine Learning classes, Machine Learning on-site, Machine Learning private courses, Machine Learning one on one training

Course Discounts

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Ukraine!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Ukraine
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!