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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