Online o in loco, i corsi di formazione AutoML dal vivo con istruttore dimostrano attraverso la pratica pratica interattiva i fondamenti e i concetti avanzati di AutoML.
La formazione AutoML è disponibile come "formazione live online" o "formazione dal vivo in loco". La formazione live online (nota anche come "formazione live remota") viene effettuata tramite un desktop interattivo, remote. La formazione dal vivo in loco può essere effettuata localmente presso la sede del cliente in Bologna o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Bologna.
NobleProg -- Il tuo fornitore di formazione locale
Bologna
NobleProg Bologna, Via Ferruccio Parri, Bologna, italy, 40128
Collegato ottimamente con l'aeroporto di Bologna, molto conveniente per coloro che arrivano dalla tangenziale e vicino alla stazione centrale. A pochi minuti dal centro di Bologna.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a partecipanti con diversi livelli di esperienza che desiderano sfruttare la piattaforma AutoML di Google per creare chatbot personalizzati per varie applicazioni.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i fondamenti dello sviluppo di chatbot.
Naviga in Google Cloud Platform e accedi a AutoML.
Preparare i dati per l'addestramento dei modelli di chatbot.
Addestra e valuta modelli di chatbot personalizzati usando AutoML.
Distribuisci e integra i chatbot in varie piattaforme e canali.
Monitora e ottimizza le prestazioni del chatbot nel tempo.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto ai data scientist e alle persone meno tecniche che desiderano utilizzare Auto-Keras per automatizzare il processo di selezione e ottimizzazione di un modello di apprendimento automatico.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Automatizza il processo di addestramento di modelli di machine learning altamente efficienti.
Cerca automaticamente i parametri migliori per i modelli di deep learning.
Crea modelli di Machine Learning estremamente accurati.
Usa la potenza dell'apprendimento automatico per risolvere i problemi aziendali del mondo reale.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a tecnici con un background nell'apprendimento automatico che desiderano ottimizzare i modelli di apprendimento automatico utilizzati per rilevare modelli complessi nei big data.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Installa e valuta vari strumenti open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, ecc.)
Addestra modelli di machine learning di alta qualità.
Risolvi in modo efficiente diversi tipi di problemi di apprendimento automatico supervisionato.
Scrivi solo il codice necessario per avviare il processo di apprendimento automatico automatizzato.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a data scientist e analisti di dati che desiderano automatizzare, valutare e gestire modelli predittivi utilizzando le funzionalità di apprendimento automatico di DataRobot.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Carica i set di dati in DataRobot per analizzare, valutare e controllare la qualità dei dati.
Crea e addestra modelli per identificare variabili importanti e raggiungere gli obiettivi di previsione.
Interpreta i modelli per creare informazioni preziose utili per prendere decisioni aziendali.
Monitora e gestisci i modelli per mantenere prestazioni di previsione ottimizzate.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a data scientist, analisti di dati e sviluppatori che desiderano esplorare AutoML prodotti e funzionalità per creare e distribuire modelli di formazione ML personalizzati con il minimo sforzo.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Esplora la linea di prodotti AutoML per implementare diversi servizi per vari tipi di dati.
Prepara ed etichetta i set di dati per creare modelli ML personalizzati.
Addestra e gestisci i modelli per produrre modelli di machine learning accurati ed equi.
Effettua previsioni utilizzando modelli addestrati per soddisfare gli obiettivi e le esigenze aziendali.
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