Chia Sẻ Khóa Học Tìm Hiểu Automated Machine Learning - Xây Dựng 15 Project Thực Tế [Khóa 7695 A]
Giải quyết các bài toán về khoa học dữ liệu bằng cách sử dụng Automated-ML, Học cách sử dụng Eval ML, Pycaret, Auto Keras, Auto SK Learn, H20 Auto ML.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Tìm hiểu cách thực hiện mô hình Classification và Regression.
- ✓ Triển khai các thuật toán Machine Learning.
- ✓ Làm chủ Machine Learning và sử dụng nó trong công việc.
- ✓ Viết mã sạch, có thể bảo trì và hiệu suất.
Automated Machine Learning cung cấp các phương pháp và quy trình để cung cấp Machine Learning cho các chuyên gia không sử dụng Machine Learning, nhằm cải thiện hiệu quả của Machine Learning và đẩy nhanh nghiên cứu về Machine Learning.
Machine learning (ML) đã đạt được những thành công đáng kể trong những năm gần đây và ngày càng có nhiều ngành học dựa vào nó. Tuy nhiên, thành công này chủ yếu dựa vào các chuyên gia human machine learning để thực hiện các nhiệm vụ sau:
- ✓ Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu.
- ✓ Lựa chọn và xây dựng các tính năng thích hợp.
- ✓ Chọn một model family thích hợp.
- ✓ Optimize model hyperparameters.
- ✓ Thiết kế cấu trúc liên kết của mạng nơ-ron (nếu sử dụng deep learning).
- ✓ Postprocess machine learning models.
- ✓ Critically analyze các kết quả thu được.
Vì mức độ phức tạp của các tác vụ này thường vượt quá những người không phải là chuyên gia ML, sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng machine learning đã tạo ra nhu cầu về các phương pháp học máy độc đáo có thể được sử dụng dễ dàng và không cần kiến thức chuyên môn. Chúng tôi gọi lĩnh vực nghiên cứu kết quả nhắm mục tiêu tự động hóa tiến bộ của machine learning là AutoML.
Bạn có thể coi machine learning là một tập hợp con của các công nghệ trí tuệ nhân tạo, vì nó liên quan đến việc đào tạo một cỗ máy học nhanh hơn và thông minh hơn.
Trong đó công nghệ AI tập trung vào việc bắt chước trí thông minh của con người, cho phép máy tính học hỏi từ kinh nghiệm, thì machine learning tập trung vào việc khiến chúng học hỏi nhiều hơn và nhanh hơn từ trải nghiệm đó.
Theo một cách nào đó, machine learning giống như một quá trình tối ưu hóa cho các công nghệ AI, với kỹ sư học máy chịu trách nhiệm cung cấp đào tạo tốt hơn, nhanh hơn cho các giải pháp AI.
Mục tiêu của machine learning process là làm cho các giải pháp AI nhanh hơn và thông minh hơn để chúng có thể mang lại kết quả thậm chí còn tốt hơn cho bất kỳ nhiệm vụ nào mà chúng đã được đặt ra để đạt được.
Vì công nghệ AI có khả năng tác động rất lớn đến xã hội và thực tiễn kinh doanh hiện đại, cách mạng hóa các công việc hàng ngày từ lập kế hoạch đến hậu cần đến vận hành và sản xuất, nên các chuyên gia học máy đang có nhu cầu cực kỳ cao.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu khóa học.
- ✓ 02. Project-1: Heart Attack Risk Prediction Sử dụng Eval ML (Auto ML).
- ✓ 03. Project-2: Credit Card Fraud Detection Sử dụng Pycaret (Auto ML).
- ✓ 04. Project-3: Flight Fare Prediction Sử dụng Auto SK Learn (Auto ML).
- ✓ 05. Project-4: Petrol Price Forecasting Sử dụng Auto Keras.
- ✓ 06. Project-5: Bank Customer Churn Prediction Sử dụng H2O Auto ML.
- ✓ 07. Project-6: Air Quality Index Predictor Sử dụng TPOT với End-To-End Deployment (Auto ML).
- ✓ 08. Project-7: Rain Prediction Sử dụng ML models & PyCaret với Deployment (Auto ML).
- ✓ 09. Project-8: Pizza Price Prediction Sử dụng ML và EVALML(Auto ML).
- ✓ 10. Project-9: IPL Cricket Score Prediction Sử dụng TPOT (Auto ML).
- ✓ 11. Project-10: Predicting Bike Rentals Count Sử dụng ML và H2O Auto ML.
- ✓ 12. Project-11: Concrete Compressive Strength Prediction Sử dụng Auto Keras (Auto ML).
- ✓ 13. Project-12: Bangalore House Price Prediction Sử dụng Auto SK Learn (Auto ML).
- ✓ 14. Project-13: Hospital Mortality Prediction Sử dụng PyCaret (Auto ML).
- ✓ 15. Project-14: Employee Evaluation For Promotion Sử dụng ML và Eval Auto ML.
- ✓ 16. Project-15: Drinking Water Potability Prediction Sử dụng ML và H2O Auto ML.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Người mới bắt đầu về machine learning.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU