En línea o en el sitio, los cursos de capacitación en vivo de AutoML dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica interactiva los fundamentos y conceptos avanzados de AutoML.
La capacitación de AutoML está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Mississippi o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Mississippi.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
MS, Flowood - Market Street
232 Market Street, Flowood, united states, 39232
El lugar está ubicado en un complejo de edificios comerciales, justo al lado de Dick's ...
El lugar está ubicado en un complejo de edificios comerciales, justo al lado de Dick's Sporting Goods en la calle Lakeland Drive.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Mississippi (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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Mississippi (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.
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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Mississippi (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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Mississippi (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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