Les cours de formation AutoML en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs les principes fondamentaux et les concepts avancés d'AutoML.
La formation AutoML est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client Kitchener ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Kitchener.
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Kitchener - 22, rue Frederick
22, rue Frederick, Kitchener, canada, N2H 6M6
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Cette formation en Kitchener (en ligne ou sur site) s'adresse aux participants ayant différents niveaux d'expertise et souhaitant tirer parti de la plateforme Google AutoML pour créer des chatbots personnalisés pour diverses applications.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux du développement d'un chatbot.
Naviguer sur la Google Cloud Platform et accéder à AutoML.
Préparer les données pour l'entraînement des modèles de chatbot.
Former et évaluer des modèles de chatbot personnalisés en utilisant AutoML.
Déployer et intégrer les chatbots dans différentes plateformes et canaux.
Contrôler et optimiser les performances des chatbots au fil du temps.
Cette formation en Kitchener (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists ainsi qu'aux personnes moins techniques qui souhaitent utiliser Auto-Keras pour automatiser le processus de sélection et d'optimisation d'un modèle d'apprentissage automatique.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Automatiser le processus de formation de modèles d'apprentissage automatique hautement efficaces.
Rechercher automatiquement les meilleurs paramètres pour les modèles d'apprentissage profond.
Construire des modèles d'apprentissage automatique très précis.
Utiliser la puissance de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes professionnels réels.
Cette formation en direct avec instructeur à Kitchener (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques ayant des connaissances en apprentissage automatique qui souhaitent optimiser les modèles d'apprentissage automatique utilisés pour détecter des modèles complexes dans les données volumineuses (big data).
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et évaluer différents outils open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
Former des modèles d'apprentissage automatique de haute qualité.
Résoudre efficacement différents types de problèmes d'apprentissage automatique supervisé.
Écrire juste le code nécessaire pour lancer le processus d'apprentissage automatique.
Cette formation en direct avec instructeur en Kitchener (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques et analystes de données qui souhaitent automatiser, évaluer et gérer des modèles prédictifs en utilisant les capacités d'apprentissage automatique de DataRobot.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Charger des ensembles de données dans DataRobot pour analyser, évaluer et vérifier la qualité des données.
Construire et former des modèles pour identifier les variables importantes et atteindre les objectifs de prédiction.
Interpréter les modèles pour créer des informations utiles à la prise de décision.
Contrôler et gérer les modèles pour maintenir une performance de prédiction optimisée.
Cette formation en direct avec instructeur en Kitchener (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists, aux analystes de données et aux développeurs qui souhaitent explorer les produits et les fonctionnalités de AutoML pour créer et déployer des modèles d'entraînement ML personnalisés avec un minimum d'effort.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Explorer la gamme de produits AutoML pour mettre en œuvre différents services pour divers types de données.
Préparer et étiqueter des ensembles de données pour créer des modèles ML personnalisés.
Former et gérer des modèles pour produire des modèles d'apprentissage automatique précis et équitables.
Faire des prédictions à l'aide des modèles formés pour répondre aux objectifs et aux besoins de l'entreprise.
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