Műszaki Intelligencia és Machine Learning: Hogyan Valósítsuk Meg Goinformáció Gokezelést Képzés

Ez interaktív, oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a gépes tanulással Python nyelven foglalkozó adattudósok és szoftverfejlesztők számára, akik az AdaBoost algoritmust szeretnék felhasználni erősítő algoritmusok létrehozására.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az AdaBoost-al gondolkodómodellek építéséhez szükséges fejlesztőkörnyezet beállítására.
• Megértik az együttműködő tanulási megközelítést és tudják alkalmazni az adaptív erősítést.
• Tudják, hogyan építsenek AdaBoost-modelleket a Python gépes tanulási algoritmusok erősítésére.
• Továbbfejleszthetik az AdaBoost-modellek pontosítottságát és teljesítményét a hiperparaméter-optimálással.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adattudósoknak, valamint kevésbé technikai személyeknek szól, akik szeretnék a Auto-Keras segítségével automatizálni a gépi tanulási modell kiválasztásának és optimalizálásának folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Automatizálja a rendkívül hatékony gépi tanulási modellek betanítási folyamatát.
• Automatikusan keresse meg a legjobb paramétereket a mély tanulási modellekhez.
• Építsen nagyon pontos gépi tanulási modelleket.
• Használja a gépi tanulás erejét valós üzleti problémák megoldására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a gépi tanulásban jártas műszaki szakembereket céloz meg, akik szeretnék optimalizálni a gépi tanulási modelleket, amelyeket a big data komplex mintáinak észlelésére használnak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Különféle nyílt forráskódú AutoML eszközök telepítése és értékelése (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA stb.)
• Tanítson kiváló minőségű gépi tanulási modelleket.
• Hatékonyan oldja meg a különböző típusú felügyelt gépi tanulási problémákat.
• Csak a szükséges kódot írja be az automatizált gépi tanulási folyamat elindításához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) különböző szintű szakértelemmel rendelkező résztvevőket céloz meg, akik szeretnék kihasználni az Google AutoML platformját, hogy testreszabott chatbotokat készítsenek különböző alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a chatbot fejlesztésének alapjait.
• Navigáljon az Google Cloud Platformon, és nyissa meg a AutoML-t.
• Adatok előkészítése a chatbot modellek betanításához.
• Tanítson és értékeljen egyéni chatbot modelleket a AutoML használatával.
• Telepítse és integrálja a chatbotokat különböző platformokra és csatornákra.
• A chatbot teljesítményének nyomon követése és optimalizálása az idő múlásával.

Ez az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) bemutatkozik a mintafelismerés és a gépi tanulás területébe. Érinti a gyakorlati alkalmazásokat a statisztikában, az informatikában, a jelelkészítésben, a számítógépes látásban, az adatbányászatban és a bioinformatikában.

E tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Alapvető statisztikai módszereket alkalmaznak a mintafelismerésre.
• Fő modelleket, mint például neurális hálózatokat és keresőmódszereket használnak az adatelemzésre.
• Fejlett technikákat valósítanak meg bonyolult problémamegoldásra.
• Növelik a előrejelzés pontosságát különböző modellek kombinálásával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és adatelemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni, értékelni és kezelni a prediktív modelleket a DataRobot gépi tanulási képességeivel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Töltsön be adatkészleteket a DataRobot-ba az adatok elemzéséhez, értékeléséhez és minőségellenőrzéséhez.
• Építsen és képezzen modelleket a fontos változók azonosításához és az előrejelzési célok eléréséhez.
• A modellek értelmezésével értékes betekintést nyerhet, amelyek hasznosak az üzleti döntések meghozatalában.
• A modellek figyelése és kezelése az optimalizált előrejelzési teljesítmény fenntartása érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adatelemzőknek és adattudósoknak szól, akik a Weka-t szeretnék használni adatbányászati feladatok elvégzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Weka-t.
• Ismerje meg a Weka környezetet és a munkaasztalt.
• Hajtsa végre az adatbányászati feladatokat a Weka használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak, adatelemzőknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnének felfedezni AutoML termékeket és szolgáltatásokat egyéni ML képzési modellek létrehozásához és bevezetéséhez minimális erőfeszítéssel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fedezze fel a AutoML termékcsaládot, hogy különféle szolgáltatásokat valósítson meg különböző adattípusokhoz.
• Adatkészletek előkészítése és címkézése egyéni ML-modellek létrehozásához.
• Tanítson és kezeljen modelleket pontos és tisztességes gépi tanulási modellek létrehozásához.
• Készítsen előrejelzéseket képzett modellek segítségével, hogy megfeleljen az üzleti céloknak és igényeknek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének kiépíteni, telepíteni és kezelni a Kubernetes webhelyen.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja az Kubeflow-et a helyszínen és a felhőben az AWS EKS (Elastic Kubernetes szolgáltatás) segítségével.
• ML munkafolyamatok létrehozása, üzembe helyezése és kezelése Docker tárolók és Kubernetes alapján.
• Futtasson teljes gépi tanulási folyamatot különféle architektúrákon és felhőkörnyezeteken.
• Az Kubeflow használata Jupyter notebookok létrehozásához és kezeléséhez.
• Építsen ML képzést, hiperparaméter-hangolást, és szolgálja ki a munkaterheléseket több platformon.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak az adattudósoknak szól, akik túl szeretnének menni az ML-modellek építésén, és optimalizálni szeretnék az ML-modell létrehozási, nyomon követési és telepítési folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a MLflow-t és a kapcsolódó ML könyvtárakat és keretrendszereket.
• Értékelje az ML modell nyomon követhetőségének, reprodukálhatóságának és telepíthetőségének fontosságát
• Telepítsen ML modelleket különböző nyilvános felhőkre, platformokra vagy helyszíni kiszolgálókra.
• Méretezheti az ML-telepítési folyamatot, hogy több felhasználó is alkalmazkodjon egy projekten.
• Állítson be egy központi nyilvántartást az ML-modellek kísérletezéséhez, reprodukálásához és üzembe helyezéséhez.

Ez oktatói vezérlésű, élő képzés (online vagy helyszínen) arra irányul, hogy a fejlesztők Google ML Kit-et használhassanak mobilkészülékeken történő feldolgozásra optimalizált gépi tanulási modellek létrehozására.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítására mobilalkalmazások gépi tanulási funkcionalitásainak fejlesztéséhez.
• Új gépi tanulási technológiák integrálására Android és iOS alkalmazásokba ML Kit API-k használatával. 
• Meglévő alkalmazások fejlesztésére és optimalizálására ML Kit SDK használatával készüléken történő feldolgozásra és telepítésre.

A Pattern Matching a képen belüli meghatározott minták megkeresésére használt technika. Használható a rögzített képen belüli meghatározott jellemzők meglétének meghatározására, például a gyári soron lévő hibás termék várható címkéje vagy egy alkatrész meghatározott méretei. Ez abban különbözik az "Pattern Recognition"-től (amely a kapcsolódó minták nagyobb gyűjteményei alapján ismer fel általános mintákat), mivel konkrétan megszabja, hogy mit keresünk, majd megmondja, hogy a várt minta létezik-e vagy sem.

A tanfolyam formátuma

• Ez a kurzus bemutatja a mintaillesztés területén alkalmazott megközelítéseket, technológiákat és algoritmusokat a Machine Vision esetében.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a olyan adattudósoknak és szoftverfejlesztőknek szánva, akik szeretnének Random Forest használni nagy adathalmazokkal való gépi tanulási algoritmusok létrehozásához.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítása a gépi tanulási modellek Random Forest használatával történő létrehozásához.
• A Random Forest előnyeinek megértése és a klasszifikációs és regressziós problémák megoldására történő alkalmazása.
• Nagy adathalmazok kezelése és a Random Forest több döntésfában történő értelmezése.
• A gépi tanulási modell teljesítményének értékelése és optimalizálása hiperparaméterek beállításával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű adatelemzőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan használják a RapidMiner-t értékek becslésére és előrevetítésére, valamint analitikai eszközöket idősor-előrejelzéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a CRISP-DM módszertan alkalmazását, válassza ki a megfelelő gépi tanulási algoritmusokat, és javítsa a modell felépítését és teljesítményét.
• Használja a RapidMiner-t az értékek becsléséhez és előrevetítéséhez, és használjon elemző eszközöket az idősorok előrejelzéséhez.

RapidMiner egy nyílt forráskódú adattudományi szoftverplatform az alkalmazások gyors prototípus-készítéséhez és fejlesztéséhez. Integrált környezetet tartalmaz adat-előkészítéshez, gépi tanuláshoz, mély tanuláshoz, szövegbányászathoz és prediktív elemzéshez.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a RapidMiner Stúdiót adat-előkészítéshez, gépi tanuláshoz és prediktív modellbeépítéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítés és konfigurálás RapidMiner
• Adatok előkészítése és megjelenítése a RapidMiner segítségével
• Érvényesítse a gépi tanulási modelleket
• Keverje össze az adatokat és hozzon létre prediktív modelleket
• Operacionalizálja a prediktív elemzést egy üzleti folyamaton belül
• Hibaelhárítás és optimalizálás RapidMiner

Közönség

• Adattudósok
• Mérnökök
• Fejlesztők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.