Contacta con nosotros

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

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas