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» - Преподаватель: Алексей Кисляков - (д.э.н., к.т.н.) преподаватель/ученый-исследователь Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр:
Hide player controls
Hide resume playing