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
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

회원 평가 (3)

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