Apache Airflow for Data Science: Automating Machine Learning Pipelines Training Course

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το AdaBoost για να δημιουργήσουν αλγόριθμους ενίσχυσης για μηχανική μάθηση με το Python.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε τη δημιουργία μοντέλων μηχανικής εκμάθησης με το AdaBoost.
• Κατανοήστε την προσέγγιση εκμάθησης συνόλου και πώς να εφαρμόσετε την προσαρμοστική ενίσχυση.
• Μάθετε πώς να δημιουργείτε AdaBoost μοντέλα για την ενίσχυση των αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης στο Python.
• Χρησιμοποιήστε συντονισμό υπερπαραμέτρων για να αυξήσετε την ακρίβεια και την απόδοση των μοντέλων AdaBoost.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το οικοσύστημα Anaconda για να συλλάβουν, να διαχειριστούν και να αναπτύξουν πακέτα και ροές εργασίας ανάλυσης δεδομένων σε μια ενιαία πλατφόρμα.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε στοιχεία και βιβλιοθήκες Anaconda.
• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη του Anaconda.
• Διαχειριστείτε πακέτα, περιβάλλοντα και κανάλια χρησιμοποιώντας το Anaconda Navigator.
• Χρησιμοποιήστε πακέτα Conda, R και Python για επιστήμη δεδομένων και μηχανική εκμάθηση.
• Γνωρίστε ορισμένες περιπτώσεις πρακτικής χρήσης και τεχνικές για τη διαχείριση πολλαπλών περιβαλλόντων δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων καθώς και σε λιγότερο τεχνικά άτομα που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Auto-Keras για να αυτοματοποιήσουν τη διαδικασία επιλογής και βελτιστοποίησης ενός μοντέλου μηχανικής εκμάθησης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Αυτοματοποιήστε τη διαδικασία εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής μάθησης υψηλής απόδοσης.
• Αυτόματη αναζήτηση για τις καλύτερες παραμέτρους για μοντέλα βαθιάς εκμάθησης.
• Δημιουργήστε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης υψηλής ακρίβειας.
• Χρησιμοποιήστε τη δύναμη της μηχανικής μάθησης για να λύσετε επιχειρηματικά προβλήματα στον πραγματικό κόσμο.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση από εκπαιδευτές στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε τεχνικά άτομα με υπόβαθρο στη μηχανική εκμάθηση που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που χρησιμοποιούνται για την ανίχνευση πολύπλοκων προτύπων σε μεγάλα δεδομένα.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και αξιολογήστε διάφορα εργαλεία ανοιχτού κώδικα AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, κ.λπ.)
• Εκπαιδεύστε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης υψηλής ποιότητας.
• Επιλύστε αποτελεσματικά διαφορετικούς τύπους εποπτευόμενων προβλημάτων μηχανικής εκμάθησης.
• Γράψτε μόνο τον απαραίτητο κώδικα για να ξεκινήσει η διαδικασία αυτοματοποιημένης μηχανικής εκμάθησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες με διαφορετικά επίπεδα τεχνογνωσίας που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την πλατφόρμα Google AutoML για να δημιουργήσουν προσαρμοσμένα chatbots για διάφορες εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της ανάπτυξης chatbot.
• Πλοηγηθείτε στο Google Cloud Platform και αποκτήστε πρόσβαση στο AutoML.
• Προετοιμάστε δεδομένα για εκπαίδευση μοντέλων chatbot.
• Εκπαιδεύστε και αξιολογήστε προσαρμοσμένα μοντέλα chatbot χρησιμοποιώντας το AutoML.
• Αναπτύξτε και ενσωματώστε chatbots σε διάφορες πλατφόρμες και κανάλια.
• Παρακολουθήστε και βελτιστοποιήστε την απόδοση του chatbot με την πάροδο του χρόνου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν, να αξιολογήσουν και να διαχειριστούν προγνωστικά μοντέλα χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες μηχανικής εκμάθησης του DataRobot.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Φορτώστε σύνολα δεδομένων στο DataRobot για ανάλυση, αξιολόγηση και έλεγχο ποιότητας δεδομένων.
• Δημιουργήστε και εκπαιδεύστε μοντέλα για τον εντοπισμό σημαντικών μεταβλητών και την επίτευξη στόχων πρόβλεψης.
• Ερμηνεύστε μοντέλα για να δημιουργήσετε πολύτιμες γνώσεις που είναι χρήσιμες στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Παρακολουθήστε και διαχειριστείτε μοντέλα για να διατηρήσετε μια βελτιστοποιημένη απόδοση πρόβλεψης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου αναλυτές δεδομένων και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Weka για την εκτέλεση εργασιών εξόρυξης δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Weka.
• Κατανοήστε το περιβάλλον Weka και τον πάγκο εργασίας.
• Εκτελέστε εργασίες εξόρυξης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Weka.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, αναλυτές δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να εξερευνήσουν AutoML προϊόντα και δυνατότητες για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν προσαρμοσμένα μοντέλα εκπαίδευσης ML με ελάχιστη προσπάθεια.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εξερευνήστε τη σειρά προϊόντων AutoML για να εφαρμόσετε διαφορετικές υπηρεσίες για διάφορους τύπους δεδομένων.
• Προετοιμάστε και επισημάνετε σύνολα δεδομένων για τη δημιουργία προσαρμοσμένων μοντέλων ML.
• Εκπαιδεύστε και διαχειριστείτε μοντέλα για την παραγωγή ακριβών και δίκαιων μοντέλων μηχανικής μάθησης.
• Κάντε προβλέψεις χρησιμοποιώντας εκπαιδευμένα μοντέλα για την κάλυψη των επιχειρηματικών στόχων και αναγκών.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν και να χτίσουν τη σταδιοδρομία τους στο Data Science χρησιμοποιώντας το Kaggle.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Μάθετε για την επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική μάθηση.
• Εξερευνήστε την ανάλυση δεδομένων.
• Μάθετε για το Kaggle και πώς λειτουργεί.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση μέσω εκπαιδευτών (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Google ML Kit για να δημιουργήσουν μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που είναι βελτιστοποιημένα για επεξεργασία σε κινητές συσκευές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη λειτουργιών μηχανικής εκμάθησης για εφαρμογές για κινητά.
• Ενσωματώστε νέες τεχνολογίες μηχανικής εκμάθησης σε Android και iOS εφαρμογές χρησιμοποιώντας τα ML Kit API.
• Βελτιώστε και βελτιστοποιήστε τις υπάρχουσες εφαρμογές χρησιμοποιώντας το ML Kit SDK για επεξεργασία και ανάπτυξη στη συσκευή.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Modin για να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν παράλληλους υπολογισμούς με το Pandas για ταχύτερη ανάλυση δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη Pandas ροών εργασίας σε κλίμακα με Modin.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα πλεονεκτήματα του Modin.
• Γνωρίστε τις διαφορές μεταξύ Modin, Dask και Ray.
• Εκτελέστε τις λειτουργίες Pandas πιο γρήγορα με το Modin.
• Εφαρμόστε ολόκληρο το Pandas API και τις λειτουργίες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Random Forest για τη δημιουργία αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης για μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε τη δημιουργία μοντέλων μηχανικής εκμάθησης με το Random Forest.
• Κατανοήστε τα πλεονεκτήματα του Random Forest και πώς να το εφαρμόσετε για την επίλυση προβλημάτων ταξινόμησης και παλινδρόμησης.
• Μάθετε πώς να χειρίζεστε μεγάλα σύνολα δεδομένων και να ερμηνεύετε πολλαπλά δέντρα αποφάσεων στο Random Forest.
• Αξιολογήστε και βελτιστοποιήστε την απόδοση του μοντέλου μηχανικής εκμάθησης ρυθμίζοντας τις υπερπαραμέτρους.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το RapidMiner για την εκτίμηση και την προβολή τιμών και τη χρήση αναλυτικών εργαλείων για την πρόβλεψη χρονοσειρών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Μάθετε να εφαρμόζετε τη μεθοδολογία CRISP-DM, επιλέξτε κατάλληλους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης και βελτιώστε την κατασκευή και την απόδοση του μοντέλου.
• Χρησιμοποιήστε το RapidMiner για να εκτιμήσετε και να προβάλετε τιμές και να χρησιμοποιήσετε αναλυτικά εργαλεία για την πρόβλεψη χρονοσειρών.

Το RapidMiner είναι μια πλατφόρμα λογισμικού επιστήμης δεδομένων ανοιχτού κώδικα για γρήγορη δημιουργία πρωτοτύπων και ανάπτυξη εφαρμογών. Περιλαμβάνει ένα ενσωματωμένο περιβάλλον για προετοιμασία δεδομένων, μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση, εξόρυξη κειμένου και προγνωστική ανάλυση.

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το RapidMiner Studio για προετοιμασία δεδομένων, μηχανική εκμάθηση και ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκατάσταση και διαμόρφωση RapidMiner
• Προετοιμασία και οπτικοποίηση δεδομένων με RapidMiner
• Επικύρωση μοντέλων μηχανικής μάθησης
• Συνδυάστε δεδομένα και δημιουργήστε προγνωστικά μοντέλα
• Λειτουργία προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων σε μια επιχειρηματική διαδικασία
• Αντιμετώπιση προβλημάτων και βελτιστοποίηση RapidMiner

Ακροατήριο

• Επιστήμονες δεδομένων
• Μηχανικοί
• προγραμματιστές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωμα

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το RAPIDS για να δημιουργήσουν επιταχυνόμενες αγωγούς δεδομένων, ροές εργασίας και οπτικοποιήσεις, εφαρμόζοντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, όπως XGBoost, cuML κ.λπ.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για τη δημιουργία μοντέλων δεδομένων με τη NVIDIA RAPIDS.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, τα στοιχεία και τα πλεονεκτήματα του RAPIDS.
• Αξιοποιήστε GPU για να επιταχύνετε αγωγούς δεδομένων και αναλυτικών στοιχείων από άκρο σε άκρο.
• Εφαρμόστε GPU-επιταχυνόμενη προετοιμασία δεδομένων και ETL με cuDF και Apache Arrow.
• Μάθετε πώς να εκτελείτε εργασίες μηχανικής εκμάθησης με αλγόριθμους XGBoost και cuML.
• Δημιουργήστε οπτικοποιήσεις δεδομένων και εκτελέστε ανάλυση γραφημάτων με το cuXfilter και το cuGraph.