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Temario del curso
Introducción
Configuración del entorno de trabajo
Instalación de Auto-Keras
Componentes de un flujo de trabajo estándar de aprendizaje automático
Cómo Auto-Keras automatiza el flujo de trabajo de aprendizaje automático
Búsqueda de la mejor arquitectura de red neuronal con NAS (Búsqueda de Arquitectura Neuronal)
Estudio de caso: AutoML con Auto-Keras
Descarga de un conjunto de datos
Construcción de un modelo de aprendizaje automático
Entrenamiento y prueba del modelo
Ajuste de los hiperparámetros
Construcción, entrenamiento y prueba de modelos adicionales
Afinación de los hiperparámetros para mejorar la precisión
Configuración de Auto-Keras para modelos de aprendizaje profundo
Resolución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia trabajando con modelos de aprendizaje automático.
- La experiencia en programación en Python es útil, aunque no es obligatoria.
Público objetivo
- Analistas de datos
- Expertos en la materia (expertos de dominio)
- Científicos de datos
14 Horas