대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DataRobot의 머신 러닝 기능을 사용하여 예측 모델을 자동화, 평가 및 관리하려는 데이터 과학자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DataRobot에 데이터 세트를 로드하여 데이터를 분석, 평가 및 품질 확인합니다.
• 중요한 변수를 식별하고 예측 목표를 달성하기 위한 모델을 구축하고 훈련합니다.
• 모델을 해석하여 비즈니스 결정에 유용한 귀중한 통찰력을 얻습니다.
• 최적화된 예측 성능을 유지하기 위해 모델을 모니터링하고 관리합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 GLM, Deep Learning 및 Random Forest와 같은 알고리즘을 사용하여 머신 러닝 모델을 구축하려는 기술자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• H2O을 설치하고 구성합니다.
• 다양한 인기 있는 알고리즘을 사용하여 머신 러닝 모델을 만듭니다.
• 데이터 유형과 비즈니스 요구 사항을 기준으로 모델을 평가합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 H2O AutoML을 사용하여 최상의 머신 러닝 알고리즘과 매개변수를 구축하고 선택하는 프로세스를 자동화하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 머신 러닝 워크플로를 자동화합니다.
• 지정된 시간 범위 내에서 많은 머신 러닝 모델을 자동으로 훈련하고 조정합니다.
• 스택형 앙상블을 훈련하여 예측 가능성이 높은 앙상블 모델을 도출합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Auto-sklearn을 사용하여 머신 러닝 모델을 선택하고 최적화하는 과정을 자동화하려는 머신 러닝 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고효율 머신 러닝 모델의 훈련 과정을 자동화합니다.
• 다양한 모델을 선택하고, 훈련하고, 테스트하는 지루한 작업을 생략하면서 정확도가 높은 머신 러닝 모델을 구축합니다.
• 머신러닝의 힘을 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Auto-Keras을 사용하여 머신 러닝 모델을 선택하고 최적화하는 과정을 자동화하려는 데이터 과학자는 물론 기술 수준이 낮은 사람을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고효율 머신 러닝 모델의 훈련 과정을 자동화합니다.
• 딥 러닝 모델에 가장 적합한 매개변수를 자동으로 검색합니다.
• 정확도가 높은 머신러닝 모델을 구축합니다.
• 머신러닝의 힘을 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google의 AutoML 플랫폼을 활용하여 다양한 애플리케이션을 위한 맞춤형 챗봇을 구축하려는 다양한 수준의 전문 지식을 갖춘 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 챗봇 개발의 기본을 이해합니다.
• Google Cloud Platform을 탐색하고 AutoML에 액세스하세요.
• 챗봇 모델 학습을 위한 데이터를 준비합니다.
• AutoML을 사용하여 사용자 정의 챗봇 모델을 훈련하고 평가합니다.
• 다양한 플랫폼과 채널에 챗봇을 배포하고 통합하세요.
• 시간이 지남에 따라 챗봇 성능을 모니터링하고 최적화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 최소한의 노력으로 사용자 정의 ML 교육 모델을 만들고 배포하기 위해 AutoML 제품과 기능을 탐색하려는 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 데이터 유형에 대해 다양한 서비스를 구현하려면 AutoML 제품군을 살펴보세요.
• 데이터 세트를 준비하고 레이블을 지정하여 맞춤형 ML 모델을 만듭니다.
• 정확하고 공정한 머신 러닝 모델을 생성하기 위해 모델을 훈련하고 관리합니다.
• 훈련된 모델을 사용하여 비즈니스 목표와 요구 사항을 충족할 수 있는 예측을 실시합니다.