Programa del Curso

Introducción

Configuración de un entorno de trabajo

Instalación Auto-sklearn

Anatomía de un flujo de trabajo estándar Machine Learning

Cómo Auto-sklearn automatiza el flujo de trabajo Machine Learning

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

Estudio de caso: AutoML with Auto-sklearn

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-sklearn para Deep Learning modelos

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Experiencia con algoritmos de aprendizaje automático.
  • Python Experiencia en programación.

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Analistas de datos con formación técnica
  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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