Вебинар посвящен программным инструментам для автоматизированного машинного обучения (AutoML). Автоматизированный подход к выбору типа моделей ML, а также подбору оптимальных гиперпараметров моделей для решения конкретной прикладной задачи
Основные преимущества AutoML:
- упрощает процесс разработки модели и сократит количество шагов, которые необходимо принять при обучении модели;
- позволяет настраивать гиперпараметры моделей, предоставляемые AutoML, в зависимости от ваших потребностей, используя при этом возможности автоматизации.
Результаты урока:
- познакомитесь с основными инструментами автоматизации отбора моделей машинного обучения
- познакомитесь с основными инструментами автоматизации построения пайплайнов
- Научиться работать с библиотеками H2O и TPOT для автоматического построения пайплайнов моделей
- Научиться работать с библиотекой AutoKeras для автоматизации выбора архитектуры ИНС.
Кому подходит этот урок:
- продвинутым IT-специалистам, внедряющим ML модели в свои проекты.
- Дата-сайентистам, желающим углубиться в профессию и получить дополнительные знания.
- Тем кто самостоятельно изучает Data Science и уже освоил базовые методы ML.
«Machine Learning. Advanced» - otus.pw/uHnL/
Преподаватель: Алексей Кисляков - (д.э.н., к.т.н.) преподаватель/ученый-исследователь
Пройдите опрос по итогам мероприятия - otus.pw/RgThJ/
Следите за новостями проекта:
- Telegram: t.me/Otusjava
- ВКонтакте: otus.pw/850t
- LinkedIn: otus.pw/yQwQ/
- Хабр: otus.pw/S0nM/