Programa del Curso

Introducción

Configuración de un entorno de trabajo

Instalación de Auto-Keras

Anatomía de un flujo de trabajo estándar Machine Learning

Cómo Auto-Keras automatiza el flujo de trabajo Machine Learning

SearchMejor Arquitectura de Redes Neuronales con NAS (Neural Architecture Search)

Estudio de caso: AutoML with Auto-Keras

Descarga de un conjunto de datos

Construcción de un modelo Machine Learning

Entrenamiento y prueba del modelo

Ajuste de los hiperparámetros

Creación, entrenamiento y prueba de modelos adicionales

Ajuste de los hiperparámetros para mejorar la precisión

Configuración de Auto-Keras para modelos de aprendizaje profundo

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Experiencia trabajando con modelos de aprendizaje automático.
  • Python La experiencia en programación es útil, pero no necesaria.

Audiencia

  • Analistas de datos
  • Expertos en la
  • materia (expertos en la materia)
  • Científicos de datos
  14 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Las fechas están sujetas a disponibilidad y tienen lugar entre 09:30 y 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

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