Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod do aplikovaného Machine Learning
- Statistické učení vs. strojové učení
- Iterace a hodnocení
- Kompromis zkreslení a odchylky
- Učení pod dohledem vs. učení bez dozoru
- Problémy vyřešeny s Machine Learning
- Ověřovací test vlaku – pracovní postup ML, aby se předešlo nadměrnému vybavení
- Pracovní postup Machine Learning
- Algoritmy strojového učení
- Výběr vhodného algoritmu pro daný problém
Vyhodnocení algoritmu
- Vyhodnocování numerických předpovědí
- Míry přesnosti: ME, MSE, RMSE, MAPE
- Stabilita parametrů a predikce
- Vyhodnocování klasifikačních algoritmů
- Přesnost a její problémy
- Matice zmatku
- Problém nevyvážených tříd
- Vizualizace výkonu modelu
- Zisková křivka
- ROC křivka
- Křivka zdvihu
- Výběr modelu
- Ladění modelu – grid search strategie
Příprava dat pro modelování
- Import a ukládání dat
- Pochopte data – základní průzkumy
- Manipulace s daty s knihovnou pandas
- Transformace dat – Data wrangling
- Průzkumná analýza
- Chybějící pozorování – detekce a řešení
- Odlehlé hodnoty – detekce a strategie
- Standardizace, normalizace, binarizace
- Kvalitativní překódování dat
Algoritmy strojového učení pro detekci odlehlých hodnot
- Řízené algoritmy
- KNN
- Ensemble Gradient Boosting
- SVM
- Algoritmy bez dozoru
- Na základě vzdálenosti
- Metody založené na hustotě
- Pravděpodobnostní metody
- Metody založené na modelu
Pochopení Deep Learning
- Přehled základních pojmů Deep Learning
- Rozdíl mezi Machine Learning a Deep Learning
- Přehled aplikací pro Deep Learning
Přehled Neural Networks
- Co jsou Neural Networks
- Neural Networks vs regresní modely
- Pochopení Mathematical základů a mechanismů učení
- Vytvoření umělé neuronové sítě
- Pochopení neuronových uzlů a spojení
- Práce s neurony, vrstvami a vstupními a výstupními daty
- Pochopení jednovrstvých perceptronů
- Rozdíly mezi řízeným a nekontrolovaným učením
- Zpětná vazba a zpětná vazba k učení Neural Networks
- Porozumění dopředné a zpětné propagaci
Jednoduché vytváření Deep Learning modelů s Keras
- Vytvoření modelu Keras
- Porozumění vašim datům
- Určení vašeho Deep Learning modelu
- Kompilace vašeho modelu
- Přizpůsobení vašeho modelu
- Práce s vašimi klasifikačními daty
- Práce s klasifikačními modely
- Používání vašich modelů
Práce s TensorFlow pro Deep Learning
- Příprava dat
- Stahování dat
- Příprava tréninkových dat
- Příprava testovacích dat
- Škálování vstupů
- Použití zástupných symbolů a proměnných
- Určení architektury sítě
- Použití funkce nákladů
- Použití Optimalizátoru
- Použití inicializátorů
- Montáž neuronové sítě
- Sestavení grafu
- Odvození
- Ztráta
- Výcvik
- Školení modelky
- Graf
- Zasedání
- Vlaková smyčka
- Hodnocení modelu
- Sestavení grafu Eval
- Vyhodnocení s výstupem Eval
- Tréninkové modely ve Scale
- Vizualizace a vyhodnocování modelů pomocí TensorBoard
Aplikace Deep Learning při detekci anomálií
- Autokodér
- Encoder - Decoder Architecture
- Ztráta při rekonstrukci
- Variační Autencoder
- Variační inference
- Generative Adversarial Network
- Generátor – architektura diskriminátoru
- Přístupy k AN pomocí GAN
Ensemble Frameworks
- Kombinace výsledků z různých metod
- Bootstrap Agregace
- Průměrné odlehlé skóre
Požadavky
- Zkušenosti s programováním Python
- Základní znalost statistiky a matematických pojmů
Publikum
- Vývojáři
- Datoví vědci
28 hodiny
Reference (5)
Školení poskytlo zajímavý přehled modelů hlubokého učení a souvisejících metod. Téma pro mě bylo docela nové, ale teď mám pocit, že mám vlastně představu o tom, co může AI a ML zahrnovat, z čeho se tyto pojmy skládají a jak je lze výhodně použít. Obecně se mi líbil přístup začínající statistickým pozadím a základními modely učení, jako je lineární regrese, zejména zdůrazněním cvičení mezi nimi.
Konstantin - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Kurz - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
Machine Translated
Anna se vždy ptala, zda existují nějaké otázky, a vždy se nás snažila aktivnějšími kladením otázek, díky čemuž jsme se všichni skutečně zapojili do školení.
Enes Gicevic - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Kurz - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
Machine Translated
Líbilo se mi, jak se to prolíná s praxí.
Bertan - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Kurz - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
Machine Translated
Rozsáhlé zkušenosti / znalosti trenéra
Ovidiu - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Kurz - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
Machine Translated
VM je dobrý nápad
Vincent - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Kurz - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
Machine Translated
