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Course Outline
소개
작업 환경 설정
AutoML 기능 개요
AutoML 알고리즘을 탐색하는 방법
- GBM(그라디언트 부스팅 머신), Random Forest, GLM 등
사용 사례별 문제 해결
훈련 데이터 유형별 문제 해결
데이터 개인 정보 보호 고려 사항
비용 고려 사항
데이터 준비
숫자 및 범주형 데이터 작업
- IID 표 형식 데이터(H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT)
시간 종속 데이터 작업(시계열 데이터)
원시 텍스트 분류
원시 이미지 데이터 분류
- Deep Learning 및 신경 아키텍처 Search (TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras 등)
AutoML 메서드 배포
내부 알고리즘 살펴보기 AutoML
서로 다른 모델을 함께 조합하기
문제 해결
요약 및 결론
Requirements
- 머신러닝 알고리즘 경험이 있습니다.
- Python 또는 R 프로그래밍 경험.
청중
- 데이터 분석가
- 데이터 과학자
- 데이터 엔지니어
- 개발자
14 Hours
회원 평가 (3)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Course - Azure Machine Learning (AML)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete