Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Machine Learning Algorithms in Julia
Základní koncepty
- Supervizované a nesupervizované učení
- Křížová validace a výběr modelu
- Obecná schopnost vs. specializace (bias/variance tradeoff)
Lineární a logistická regrese
(NaiveBayes & GLM)
- Základní koncepty
- Aproximace lineárních regresních modelů
- Diagnostika modelu
- Naive Bayes
- Aproximace logistického regresního modelu
- Diagnostika modelu
- Metody výběru modelu
Vzdálenosti
- Co je to vzdálenost?
- Eukleidovská vzdálenost
- Cityblock (Manhattan) vzdálenost
- Kosinová vzdálenost
- Korelační vzdálenost
- Mahalanobisova vzdálenost
- Hammingova vzdálenost
- Median absolute deviation (MAD)
- Root mean square (RMS)
- Střední čtvercová odchylka (mean squared deviation)
Redukce dimenzionality
-
Principal Component Analysis (PCA)
- Lineární PCA
- Kernel PCA
- Pravděpodobnostní PCA
- Nezávislá komponentová analýza (ICA)
- Multidimenzionální škálování (MDS)
Modifikované regresní metody
- Základní koncepty regularizace
- Ridge regrese
- Lasso regrese
- Regrese pomocí hlavních komponent (PCR)
Klasifikace do skupin (clustering)
- K-means klastrování
- K-medoids klastrování
- DBSCAN klastrování
- Hierarchické klastrování
- Markovův algoritmus klastrování (MCL)
- Fuzzy C-means klastrování
Standardní modely strojového učení
(NearestNeighbors, DecisionTree, LightGBM, XGBoost, EvoTrees, LIBSVM balíčky)
- Koncepty gradientního posilování (boosting)
- K nejbližších sousedů (KNN)
- Modely rozhodovacích stromů (Decision Trees)
- Modely náhodných lesů (Random Forests)
- XGBoost
- EvoTrees
- Support Vector Machines (SVM)
Umělé neuronové sítě
(balíček Flux)
- Stochastický gradientní sestup a strategie
- Multivrstvé perceptrony: forward feed a back propagation
- Regularizace
- Rekurentní neuronové sítě (RNN)
- Konvoluční neuronové sítě (Convnets)
- Autoenkodery
- Hyperparametry
Požadavky
Tento kurz je určen pro lidi, kteří již mají základní znalosti v datové vědě a statistice.
21 hodiny
Reference (2)
ML ekosystém neobsahuje pouze MLflow, ale také Optuna, Hyperopt, Docker a Docker Compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurz - MLflow
Přeloženo strojem
Rád jsem se zúčastnil školení Kubeflow, které proběhlo vzdáleně. Toto školení mi umožnilo prohloubit znalosti o službách AWS, K8s a všech devOps nástrojích kolem Kubeflow, což jsou nezbytné základy pro správný přístup k tématu. Rád bych poděkoval Marcinovi Malawskimu za jeho trpělivost a profesionální přístup při školení a poradách o osvědčených postupech. Malawski se k tématu přibližuje z různých úhlů, používá různé nástroje pro nasazení jako Ansible, EKS kubectl a Terraform. Teď jsem naprosto přesvědčen, že vstupuji do správného oboru aplikace.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Kurz - Kubeflow
Přeloženo strojem
