Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
- Въведение в ML Машинно обучение като част от изкуствения интелект Типове ML ML алгоритми Предизвикателства и потенциално използване на ML Пренастройване и компромис с отклонения в ML Техники на машинно обучение Работният процес на машинно обучение Наблюдавано обучение – Класификация, регресия Неконтролирано обучение – Клъстериране, Откриване на аномалии Полуконтролирано обучение и Reinforcement Learning Съображение при машинно обучение Предварителна обработка на данни Подготовка и трансформация на данни Инженеринг на функции Характеристика Мащабиране Намаляване на размерите и избор на променливи Визуализация на данни Проучвателен анализ Казуси Усъвършенствано инженерство на функции и въздействие върху резултатите в линейна регресия за прогнозиране Анализ на времеви редове и Прогнозиране на месечния обем на продажбите - основни методи, сезонна корекция, регресия, експоненциално изглаждане, ARIMA, невронни мрежи Анализ на пазарната кошница и добив на правила за асоцииране Анализ на сегментиране с използване на клъстери и самоорганизиращи се карти Класификация кой клиент е вероятно да не изпълни с помощта на логистична регресия, решение дървета, xgboost, svm
Изисквания
Познаване и осъзнаване на Machine Learning основи
14 Часа
Oтзиви от потребители (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Курс - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
