HI, Honolulu - Waterfront

7 Waterfront Plaza, 500 Ala Moana Blvd. Suite 400, Honolulu, united states, 96813
onolulu business center is located at 7 Waterfront Plaza in the commercial district of Kakako. It sits in the midst of the W...

HI, Kapolei - Waterfront

7 Waterfront Plaza, 500 Ala Moana Blvd., Suite 400,, Honolulu, united states, 96813
Waterfront Plaza is located along the vibrant Ala Moana Boulevard corridor linking Waikiki, Honolulu's Central Business Distr...

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AutoML

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Hawaii (en línea o en el sitio) está dirigida a personas técnicas con experiencia en aprendizaje automático que deseen optimizar los modelos de aprendizaje automático utilizados para detectar patrones complejos en big data.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instalar y evaluar varias herramientas de código abierto AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
  • Entrene modelos de aprendizaje automático de alta calidad.
  • Resuelva de manera eficiente diferentes tipos de problemas de aprendizaje automático supervisado.
  • Escriba solo el código necesario para iniciar el proceso de aprendizaje automático automatizado.
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Google Cloud AutoML

 7 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Hawaii (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores que deseen explorar AutoML productos y características para crear e implementar modelos de entrenamiento de ML personalizados con el mínimo esfuerzo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Explore la línea de productos AutoML para implementar diferentes servicios para varios tipos de datos.
  • Prepare y etiquete conjuntos de datos para crear modelos de ML personalizados.
  • Entrene y administre modelos para producir modelos de aprendizaje automático precisos y justos.
  • Realice predicciones utilizando modelos entrenados para cumplir con los objetivos y necesidades empresariales.
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AutoML con Auto-Keras

14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos, así como a personas menos técnicas que deseen utilizar Auto-Keras para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
  • Busque automáticamente los mejores parámetros para los modelos de aprendizaje profundo.
  • Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
  • Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.
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AutoML con Auto-sklearn

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Hawaii (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales del aprendizaje automático que desean usar Auto-sklearn para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
  • Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión mientras evita las tareas más tediosas de seleccionar, entrenar y probar diferentes modelos.
  • Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.
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H2O AutoML

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Hawaii (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que deseen usar H2O AutoML para automatizar el proceso de creación y selección del mejor algoritmo y parámetros de aprendizaje automático. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Automatice el flujo de trabajo de aprendizaje automático.
  • Entrene y ajuste automáticamente muchos modelos de aprendizaje automático dentro de un intervalo de tiempo especificado.
  • Entrene conjuntos apilados para llegar a modelos de conjuntos altamente predictivos.
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