機械学習のトレーニングコース

機械学習のトレーニングコース

地元のインストラクターによるライブマシンラーニング(ML)トレーニングコースでは、さまざまな業界の現実の問題を解決するための機械学習テクニックとツールの実践方法を実践的に実践します。 NobleProg MLコースは、Python、R言語、Matlabなど、さまざまなプログラミング言語とフレームワークをカバーしています。マシンラーニングコースは、ファイナンス、バンキング、保険など、数多くの業界アプリケーションに提供され、機械学習の基本とディープラーニングなどの高度なアプローチをカバーしています。マシンラーニングトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

お客様の声

★★★★★
★★★★★

機械学習コース概要

Title
期間
概要
Title
期間
概要
7 hours
概要
このコースは、マネージャ、ソリューションアーキテクト、イノベーションオフィサー、CTO、ソフトウェアアーキテクト、および適用された人工知能の概要とその開発の最も近い予測に興味のある人向けに作成されています。
14 hours
概要
Apache OpenNLP ライブラリは、自然言語テキストを処理するための機械学習ベースのツールキットです。言語の検出、トークナイゼーション、文のセグメンテーション、品詞のタグ付け、名前付きエンティティの抽出、チャンク、解析、おけるの解決など、最も一般的な NLP タスクをサポートしています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、OpenNLP を使用してテキストベースのデータを処理するモデルを作成する方法について説明します。サンプルのトレーニングデータと同様にカスタマイズされたデータセットは、演習の演習の基礎として使用されます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- OpenNLP
のインストールと設定 - は、既存のモデルをダウンロードするだけでなく、独自の
を作成する - は、サンプルデータの様々なセットのモデルを訓練する
既存の Java アプリケーションと OpenNLP を統合する -

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。R は金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、深い学習信用リスクモデルの作成をステップとして、R を使用して銀行のための深い学習モデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと銀行
で深い学習の使用を学ぶ - は、銀行
のための深い学習モデルを作成するために R を使用 - は、R
を使用して独自の深い学習信用リスクモデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習信用リスクモデルの作成をステップとして、Python を使用して銀行の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと銀行
で深い学習の使用を学ぶ - は Python、Keras、TensorFlow を使用して、銀行
のための深い学習モデルを作成します。 - は、Python
を使用して独自の深い学習信用リスクモデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。R は金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、R を使用して金融の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと金融の深い学習の使用を学ぶ
- は、金融
のための深い学習モデルを作成するために R を使用 - は、R
を使用して独自の深い学習株価予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。R は金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、金融業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術やツールの適用方法を学びます。R はプログラミング言語として使用されます。

の参加者は、まず、独自の機械学習モデルを構築し、チームプロジェクトの数を完了するためにそれらを使用して、実践に彼らの知識を入れて、主な原則を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 機械学習における基本概念の理解
- は、金融
の機械学習のアプリケーションと使用を学ぶ - R
を用いた機械学習による独自のアルゴリズム取引戦略の開発

オーディエンス

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。Python は、その明確な構文と読みやすさのためのプログラミング言語です。それはよくテストされたライブラリと機械学習アプリケーションを開発するためのテクニックの優れたコレクションを提供しています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、金融業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術やツールの適用方法を学びます。

の参加者は、まず、独自の機械学習モデルを構築し、チームプロジェクトの数を完了するためにそれらを使用して、実践に彼らの知識を入れて、主な原則を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 機械学習における基本概念の理解
- は、金融
の機械学習のアプリケーションと使用を学ぶ - Python
を用いた機械学習による独自のアルゴリズム取引戦略の開発

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
NLP のための

深い学習は、マシンが複雑な言語処理に簡単に学ぶことができます。現在可能なタスクの中には、写真の言語の翻訳とキャプションの生成があります。DL (ディープラーニング) は ML (機械学習) のサブセットです。Python は、NLP のための深い学習のためのライブラリが含まれている一般的なプログラミング言語です。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、画像のセットを 処理し、キャプションを生成するアプリケーションを作成するように NLP (自然言語処理) の Python ライブラリを使用することを学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

Python ライブラリを使用した NLP のための - デザインと コード DL
- は、画像の大幅に膨大なコレクションを読み取り、キーワードを生成する Python コードを作成し
- は が検出されたキーワードからキャプションを生成する Python コードを作成し

観客

- プログラマー 言語学に興味を持って
NLP の理解を求める - プログラマ (自然言語処理)
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Python の機械学習において、テキスト要約機能は入力テキストを読み出し、 テキスト 要約を生成することができます。この機能 は、コマンドラインまたは Python API/ライブラリとして から 利用できます。1つの刺激的なアプリケーションは、エグゼクティブ・サマリーの速い作成です。 これは、レポートやプレゼンテーションを生成する前に テキストデータの大規模なボディ 確認 必要がある組織にとって特に便利です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Python を使用して、入力 テキストの要約を自動生成する簡単なアプリケーション 作成する を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- テキストを要約するコマンドラインツールを使用します。
- デザイン と Python ライブラリを使用して、テキストの要約 コードを作成します。
- 3 つの Python 要約 ライブラリの評価: スミ0.7.0、pysummarization 1.0.4、readless 1.0.17

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
35 hours
概要
このコースでは、ニューラルネットワークと一般的に機械学習アルゴリズム、深い学習 (アルゴリズムとアプリケーション) で概念的な知識を与えることから始まります。

このトレーニングの

パート 1 (40%) は、ファンダメンタルズに焦点を当てていますが、右の技術を選択するのに役立ちます: TensorFlow、カフェ、テアノ、DeepDrive、Keras、等

このトレーニングの

パート 2 (20%) では、ディープラーニングモデルを簡単に作成できる python ライブラリテアノを紹介しています。

トレーニングの

パート 3 (40%) は、Google & #39 の第2世代の API、深い学習のためのオープンソースのソフトウェアライブラリに基づいて広範囲に Tensorflow ます。例とハンドソンはすべて TensorFlow で行われます。

観客

このコースは、深い学習プロジェクトのために TensorFlow を使用しようとするエンジニアを対象としてい

このコースを修了すると、代表者は次のようになります:

-

は、ディープニューラルネットワーク (DNN)、CNN と RNN

についてよく理解している
-

TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する

-

は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャのタスクと構成を実行することができます

-

は、コードの品質を評価し、デバッグを実行し、

を監視することができます
-

は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装することができる, グラフを構築し、ロギング

すべてのトピックでは、件名の広大さのために35時間の期間と公共の教室で覆われるだろう。

完全なコースの期間は約70時間ではなく、35時間になります。
21 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。Python は、その明確な構文と読みやすさのためのプログラミング言語です。それはよくテストされたライブラリと機械学習アプリケーションを開発するためのテクニックの優れたコレクションを提供しています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、銀行業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術やツールの適用方法を学びます。

の参加者は、まず、独自の機械学習モデルを構築し、チームプロジェクトの数を完了するためにそれらを使用して、実践に彼らの知識を入れて、主な原則を学びます。

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
Cortana インテリジェンススイートは、エンティティがインテリジェントアクションにデータを変換できるようにする、Microsoft Azure クラウド上の統合された製品とサービスのバンドルです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Cortana インテリジェンススイートの一部であるコンポーネントを使用して、データ駆動型のインテリジェントアプリケーションを構築する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- コルタナインテリジェンススイートツールを使用する方法を学ぶ
- は、データ管理と分析の最新の知識を取得
- は Cortana コンポーネントを使用して、データをインテリジェントアクションに変換し
- は、Cortana を使用してアプリケーションを最初から構築し、クラウド上で起動し

観客

- データサイエンティスト
- プログラマ
- 開発者
- マネージャ
- 建築家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、銀行業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術やツールの適用方法を学びます。R はプログラミング言語として使用されます。

の参加者は、まず、自分のマシンの学習モデルを構築し、ライブプロジェクトの数を完了するためにそれらを使用して、実践に彼らの知識を入れて、主な原則を学びます。

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
技術的な背景を持つ - の銀行の専門家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、設計、構築、および画像認識のための畳み込みニューラルネットワークを視覚化するために Matlab を使用する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は深い学習モデルを構築する
- データラベリング
の自動化 カフェと TensorFlow-Keras からのモデルと - の仕事 複数の gpu、クラウド、またはクラスタを使用してデータを
- する

観客

- 開発者
- エンジニア
- ドメインの専門家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
7 hours
概要
TensorFlow サービングは機械学習 (ML) モデルを生産に提供するためのシステムです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、TensorFlow サービスを構成して使用して、ML モデルを運用環境で展開および管理する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 列車、輸出、様々な TensorFlow モデルを提供
- は、単一のアーキテクチャと一連の api を使用して、テストおよび配備アルゴリズムを
- は TensorFlow モデルを越えて他のタイプのモデルを提供するためにサービング TensorFlow を拡張する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、ios モバイルアプリの作成と展開をステップとして、ios マシンラーニング (ML) テクノロジスタックの使用方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 画像処理、テキスト解析、音声認識が可能なモバイルアプリを作成する
- は、ios アプリへの統合のために事前に訓練された ml モデルにアクセス
- カスタム ml モデルを作成する
- ios アプリに Siri 音声サポートを追加
- 理解また、coreML、ビジョン、CoreGraphics、GamePlayKit
などのフレームワークを使用して、Python、- 、Keras、コーヒー、sci キットの学習、Tensorflow、アナコンダ、スパイダー libsvm

観客の

のような言語やツールを使用

- 開発者

形式のコース

- パートの講義、一部の議論、演習と重い実践的な実践
21 hours
概要
は、このインストラクター主導で、ライブトレーニング、参加者は、テキストベースのデータから値を抽出するために適切な機械学習と NLP (自然言語処理) 技術を使用する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、高品質で再利用可能なコード
でテキストベースのデータサイエンスの問題を解決します。 - は、問題を解決するために scikit (分類、クラスタリング、回帰、次元削減) のさまざまな側面を適用し
- テキストベースのデータ
を用いた効果的な機械学習モデルの構築 - データセットを作成し、非構造化テキストからフィーチャを抽出する
Matplotlib でデータを視覚化 -
- を構築し、洞察力を得るためにモデルを評価
- テキストエンコーディングエラーのトラブルシューティング

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Encog は、Java と .net のためのオープンソースのマシン学習フレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は ENCOG を使用してさまざまなニューラルネットワークコンポーネントを作成する方法を学習します。現実世界のケーススタディについて説明し、これらの問題に対するマシン言語ベースのソリューションについて検討します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 正規化プロセスを使用してニューラルネットワークのデータを準備する
- は、フィードフォワードネットワークと伝播トレーニングの方法論を実装する
- 分類および回帰タスクの実装
Encog & #39 GUI ベースのワークベンチ を用いたニューラルネットワークの - モデルとトレーニング
- は、現実世界のアプリケーションにニューラルネットワークのサポートを統合する

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Encog は、Java と .net のためのオープンソースのマシン学習フレームワークです。

このインストラクター主導の, ライブトレーニング, 参加者は、正確なニューラルネットワークの予測モデルを構築するための高度の機械学習技術を学びます.

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、underfitting とオーバーフィット回避
を解決するために異なるニューラルネットワークの最適化技術を実装する - 理解し、ニューラルネットワークのアーキテクチャの数から選択してください
- は、監視対象のフィードフォワードおよびフィードバックネットワークを実装し

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、実際のアプリケーションの作成をステップとして、R を使用して機械学習のための高度なテクニックを学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

ハイパーパラメータのチューニングと深い学習 として - の使用技術
- を理解し、教師なし学習技術を実装する
- は、大規模なアプリケーションで使用するための生産にモデルを置く

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、画像、音楽、テキスト、財務データを含む一連のデモアプリケーションを構築する際に、Python で最も関連性の高い最先端の機械学習技術を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は複雑な問題を解くための機械学習アルゴリズムと技法を実装する
- は、画像、音楽、テキスト、および財務データを含むアプリケーションに深い学習と半教師付き学習を適用する
- は Python アルゴリズムを最大のポテンシャル
にプッシュする - は NumPy やテアノなどのライブラリーやパッケージを使用して

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、Python を使用して財務の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと金融の深い学習の使用を学ぶ
- は、Python、Keras、TensorFlow を使用して、ファイナンスのための深い学習モデルを作成し
- は、Python
を使用して独自の深い学習株価予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
35 hours
概要
インテリジェントアプリケーションは、ユーザーの対話から継続的に学習し、ユーザーにより良い価値と関連性を提供できる次世代アプリです。

このインストラクター主導の, ライブトレーニング, 参加者は、インテリジェントなモバイルアプリケーションやボットを構築する方法を学びます.

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、インテリジェントアプリケーションの基本的な概念を理解する
- インテリジェントアプリケーションを構築するための様々なツールを使用する方法を学ぶ
- は、Azure、認知サービス API、ストリーム分析、および Xamarin
を使用してインテリジェントアプリケーションを構築します。

観客

- 開発者
- プログラマ
- 愛好家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
OpenFace は、Python とトーチベースのオープンソース、Google & #39 に基づくリアルタイムの顔認識ソフトウェアです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、OpenFace & #39 のコンポーネントを使用して、サンプルの顔認識アプリケーションを作成して展開する方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、dlib、OpenVC、トーチ、および nn4 を含む OpenFace & #39 のコンポーネントを使用して、顔検出、アライメント、および変換
を実装します。 - は、監視、身元確認、バーチャルリアリティ、ゲーム、リピート顧客の特定など、実世界のアプリケーションに OpenFace を適用します

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
は、AI と it & #39 のアプリケーションを紹介する4日間のコースです。このコースの完了時に AI プロジェクトを引き受けるための追加の日を持つオプションがあります。
21 hours
概要
TensorFlow は、ディープラーニング、数値計算、および大規模な機械学習のために Google が開発した人気の機械学習ライブラリです。TensorFlow 2.0 は、1月2019日にリリースされ、TensorFlow の最新バージョンであり、一括実行、互換性、および API の一貫性の向上が含まれています。

このインストラクター主導の

、ライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、Tensorflow 2.0 を使用して予測、分類子、生成モデル、ニューラルネットワークなどを構築したい開発者やデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングが終了すると、参加者は次のことができるようになります。

- TensorFlow 2.0 をインストールして設定します。
- は、以前のバージョンよりも TensorFlow 2.0 のメリットを理解しています。
- ディープラーニングモデルを構築します。
- は、高度な画像分類器を実装します。
- は、クラウド、モバイル、IoT デバイスにディープラーニングモデルをデプロイします。

コースの形式

- インタラクティブなレクチャーとディスカッション
- はたくさんの練習と練習をします。
- は、ライブラボ環境で実践的な実装を行います。

コースカスタマイズオプション

- このコースのためにカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
TensorFlow の詳細については、- をご覧ください。 https://www.tensorflow.org/
14 hours
概要
特徴エンジニアリングは、機械学習アルゴリズムの精度を向上させるためにデータを選択して変換するプロセスです。それは、主題の専門家の部分のデータに深い精通を必要とします。

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、データの処理を改善し、より優れた機械学習モデルを得るために、特徴エンジニアリング手法を適用したい人を対象としています。

このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。

- は、すべての必要な Python パッケージを含む、最適な開発環境を設定します。
- データセットの機能を分析することで、重要な洞察を得ることができます。
- は、生データ自体の適応によって機械学習モデルを最適化します。
- は、機械学習の準備のためにデータセットをきれいにして変換します。

コースの形式

- インタラクティブな講義と討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
14 hours
概要
H2O は、オープンソースの予測分析プラットフォームです。これは、R、Python、Scala、Java および REST をサポートしています。

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、GLM、ディープラーニング、ランダムフォレストなどのアルゴリズムを使用して機械学習モデルを構築したい技術者を対象としています。

このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。

- のインストールと設定
- 異なる一般的なアルゴリズムを使用して機械学習モデルを作成します。
- データの種類とビジネス要件に基づいてモデルを評価します。

コースの形式

- インタラクティブな講義と討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
- H2O の詳細については、こちらをご覧ください: https://www.h2o.ai/
14 hours
概要
H2O AutoML は、膨大な数の機械学習モデルを構築、選択、最適化するプロセスを自動化する人工知能プラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、H2O AutoML を使用して最適な機械学習アルゴリズムとパラメーターを構築および選択するプロセスを automoate するデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。

- 機械学習のワークフローを自動化します。
- は、指定された時間範囲内で多くの機械学習モデルを自動的にトレーニングおよび調整します。
- は、非常に予測アンサンブルモデルに到達するために積み重ねアンサンブルを訓練します。

コースの形式

- インタラクティブな講義と討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
14 hours
概要
自動 sklearn は、シキット-学習機械学習ライブラリを中心に構築された Python パッケージです。新しい機械学習データセットの適切な学習アルゴリズムを自動的に検索し、そのパラメータを最適化します。

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、自動 sklearn を使用して機械学習モデルの選択と最適化のプロセスを自動化することを希望する機械学習の実務家を対象としています。

このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。

- は、非常に効率的な機械学習モデルのトレーニングプロセスを自動化します。
- は、さまざまなモデルを選択、トレーニング、テストするという面倒な作業を回避しながら、高精度の機械学習モデルを構築します。
- は、機械学習の力を活用して、現実世界のビジネス問題を解決します。

コースの形式

- インタラクティブな講義と討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
週末機械学習コース, 夜の機械学習トレーニング, 機械学習ブートキャンプ, 機械学習 インストラクターよる, 週末機械学習トレーニング, 夜の機械学習コース, 機械学習指導, 機械学習インストラクター, 機械学習レーナー, 機械学習レーナーコース, 機械学習クラス, 機械学習オンサイト, 機械学習プライベートコース, 機械学習1対1のトレーニング

コースプロモーション

一部のお客様

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Japan!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Japan
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!