Εισαγωγή στα Προ-εκπαιδευμένα Μοντέλα Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η κατεύθυνση από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το AdaBoost για την ανάπτυξη βοηθητικών αλγορίθμων μηχανικής μάθησης με Python.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Καθιερώσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν την κατασκευή μο델ών μηχανικής μάθησης με AdaBoost.
• Κατανοήσουν την προσέγγιση συνόλων (ensemble) και πώς να εφαρμόσουν αποδοχτικά βοηθητικά μεθόδους.
• Μάθουν πώς να δημιουργήσουν μοντέλα AdaBoost για την επέκταση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης σε Python.
• Χρησιμοποιήσουν τον ρυθμισμό υπερπαραμέτρων (hyperparameter tuning) για να αυξήσουν την ακρίβεια και την απόδοση των μοντέλων AdaBoost.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το οικοσύστημα Anaconda για να συλλάβουν, να διαχειριστούν και να αναπτύξουν πακέτα και ροές εργασίας ανάλυσης δεδομένων σε μια ενιαία πλατφόρμα.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε στοιχεία και βιβλιοθήκες Anaconda.
• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη του Anaconda.
• Διαχειριστείτε πακέτα, περιβάλλοντα και κανάλια χρησιμοποιώντας το Anaconda Navigator.
• Χρησιμοποιήστε πακέτα Conda, R και Python για επιστήμη δεδομένων και μηχανική εκμάθηση.
• Γνωρίστε ορισμένες περιπτώσεις πρακτικής χρήσης και τεχνικές για τη διαχείριση πολλαπλών περιβαλλόντων δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων καθώς και σε λιγότερο τεχνικά άτομα που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Auto-Keras για να αυτοματοποιήσουν τη διαδικασία επιλογής και βελτιστοποίησης ενός μοντέλου μηχανικής εκμάθησης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Αυτοματοποιήστε τη διαδικασία εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής μάθησης υψηλής απόδοσης.
• Αυτόματη αναζήτηση για τις καλύτερες παραμέτρους για μοντέλα βαθιάς εκμάθησης.
• Δημιουργήστε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης υψηλής ακρίβειας.
• Χρησιμοποιήστε τη δύναμη της μηχανικής μάθησης για να λύσετε επιχειρηματικά προβλήματα στον πραγματικό κόσμο.

Αυτή η διαδραστική, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε τεχνικούς συμμετέχοντες με υπόβαθρο στη μηχανική μάθηση που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα για τον ανίχνευση περίπλοκων σχεδίων σε μεγάλα δεδομένα χρησιμοποιώντας πλατφόρμες AutoML.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες με διαφορετικά επίπεδα τεχνογνωσίας που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την πλατφόρμα Google AutoML για να δημιουργήσουν προσαρμοσμένα chatbots για διάφορες εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της ανάπτυξης chatbot.
• Πλοηγηθείτε στο Google Cloud Platform και αποκτήστε πρόσβαση στο AutoML.
• Προετοιμάστε δεδομένα για εκπαίδευση μοντέλων chatbot.
• Εκπαιδεύστε και αξιολογήστε προσαρμοσμένα μοντέλα chatbot χρησιμοποιώντας το AutoML.
• Αναπτύξτε και ενσωματώστε chatbots σε διάφορες πλατφόρμες και κανάλια.
• Παρακολουθήστε και βελτιστοποιήστε την απόδοση του chatbot με την πάροδο του χρόνου.

Αυτή η εξειδίκευση μαθημάτων, πρόσωπου διδασκάλου (διαδικτύου ή σε χώρο), παρέχει μια εισαγωγή στο πεδίο της αναγνώρισης δεξιοτήτων και της μηχανικής μάθησης. Τέμνει πρακτικές εφαρμογές στατιστικών, υπολογιστικής επιστήμης, επεξεργασίας σήματος, υπολογιστικής οπτικής, δεδομένων εξόρυξης και βιοϊνφορματικής.

Στο τέλος αυτής της εξειδίκευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόζουν βασικά πολυτελή μεθόδους στην αναγνώριση δεξιοτήτων.
• Χρησιμοποιούν κλειδί μοντέλα όπως νευρωνικά δίκτυα και παραγώγοι για ανάλυση δεδομένων.
• Εφαρμόζουν προχωρημένες τεχνικές για επίλυση περιπλοκών προβλημάτων.
• Βελτιώνουν την ακρίβεια πρόβλεψης με τη σύγχυση διαφορετικών μοντέλων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν, να αξιολογήσουν και να διαχειριστούν προγνωστικά μοντέλα χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες μηχανικής εκμάθησης του DataRobot.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Φορτώστε σύνολα δεδομένων στο DataRobot για ανάλυση, αξιολόγηση και έλεγχο ποιότητας δεδομένων.
• Δημιουργήστε και εκπαιδεύστε μοντέλα για τον εντοπισμό σημαντικών μεταβλητών και την επίτευξη στόχων πρόβλεψης.
• Ερμηνεύστε μοντέλα για να δημιουργήσετε πολύτιμες γνώσεις που είναι χρήσιμες στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Παρακολουθήστε και διαχειριστείτε μοντέλα για να διατηρήσετε μια βελτιστοποιημένη απόδοση πρόβλεψης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, αναλυτές δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να εξερευνήσουν AutoML προϊόντα και δυνατότητες για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν προσαρμοσμένα μοντέλα εκπαίδευσης ML με ελάχιστη προσπάθεια.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εξερευνήστε τη σειρά προϊόντων AutoML για να εφαρμόσετε διαφορετικές υπηρεσίες για διάφορους τύπους δεδομένων.
• Προετοιμάστε και επισημάνετε σύνολα δεδομένων για τη δημιουργία προσαρμοσμένων μοντέλων ML.
• Εκπαιδεύστε και διαχειριστείτε μοντέλα για την παραγωγή ακριβών και δίκαιων μοντέλων μηχανικής μάθησης.
• Κάντε προβλέψεις χρησιμοποιώντας εκπαιδευμένα μοντέλα για την κάλυψη των επιχειρηματικών στόχων και αναγκών.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν και να χτίσουν τη σταδιοδρομία τους στο Data Science χρησιμοποιώντας το Kaggle.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Μάθετε για την επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική μάθηση.
• Εξερευνήστε την ανάλυση δεδομένων.
• Μάθετε για το Kaggle και πώς λειτουργεί.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση (online ή χώρου σε εγκαταστάσει) προορίζεται για προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το ML Kit της Google για να φτιάξουν μοντέλα μηχανικής μάθησης που οργανωμένα για την επεξεργασία σε κινητά συσκευές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Προσαρμόσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν την ανάπτυξη χαρακτηριστικών μηχανικής μάθησης για εφαρμογές κινητών.
• Να ολοκληρώσουν την ολοκλήρωση νέων τεχνολογιών μηχανικής μάθησης στις εφαρμογές Android και iOS χρησιμοποιώντας τα API ML Kit.
• Να βελτιώσουν και να προσαρμόσουν υφιστάμενες εφαρμογές με τη χρήση του ML Kit SDK για την επεξεργασία και ανάδειξη σε συσκευές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Modin για να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν παράλληλους υπολογισμούς με το Pandas για ταχύτερη ανάλυση δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη Pandas ροών εργασίας σε κλίμακα με Modin.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα πλεονεκτήματα του Modin.
• Γνωρίστε τις διαφορές μεταξύ Modin, Dask και Ray.
• Εκτελέστε τις λειτουργίες Pandas πιο γρήγορα με το Modin.
• Εφαρμόστε ολόκληρο το Pandas API και τις λειτουργίες.

Αυτή η καθοδηγημένη εκπαίδευση από διδάσκοντα, ζωντανά σε Ελλάδα (online or onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και λογισμικού μηχανικό που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Random Forest για να αναπτύξουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για μεγάλους συνόλους δεδομένων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να αρχίσουν να κατασκευάζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης με το Random Forest.
• Να κατανοήσουν τα πλεονεκτήματα του Random Forest και να υλοποιήσουν την εξέλιξη για την επίλυση προβλημάτων κατηγοριοποίησης και παλινδρόμησης.
• Να μάθουν πώς να διαχειρίζονται μεγάλους συνόλους δεδομένων και να ερμηνεύουν πολλά δέντρα απόφασης στο Random Forest.
• Να αξιολογούν και να βελτιώνουν την απόδοση μοντέλων μηχανικής μάθησης ελαφρύνοντας τα υπερμεταβλητά.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το RapidMiner για την εκτίμηση και την προβολή τιμών και τη χρήση αναλυτικών εργαλείων για την πρόβλεψη χρονοσειρών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Μάθετε να εφαρμόζετε τη μεθοδολογία CRISP-DM, επιλέξτε κατάλληλους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης και βελτιώστε την κατασκευή και την απόδοση του μοντέλου.
• Χρησιμοποιήστε το RapidMiner για να εκτιμήσετε και να προβάλετε τιμές και να χρησιμοποιήσετε αναλυτικά εργαλεία για την πρόβλεψη χρονοσειρών.

Το RapidMiner είναι μια πλατφόρμα λογισμικού επιστήμης δεδομένων ανοιχτού κώδικα για γρήγορη δημιουργία πρωτοτύπων και ανάπτυξη εφαρμογών. Περιλαμβάνει ένα ενσωματωμένο περιβάλλον για προετοιμασία δεδομένων, μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση, εξόρυξη κειμένου και προγνωστική ανάλυση.

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το RapidMiner Studio για προετοιμασία δεδομένων, μηχανική εκμάθηση και ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκατάσταση και διαμόρφωση RapidMiner
• Προετοιμασία και οπτικοποίηση δεδομένων με RapidMiner
• Επικύρωση μοντέλων μηχανικής μάθησης
• Συνδυάστε δεδομένα και δημιουργήστε προγνωστικά μοντέλα
• Λειτουργία προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων σε μια επιχειρηματική διαδικασία
• Αντιμετώπιση προβλημάτων και βελτιστοποίηση RapidMiner

Ακροατήριο

• Επιστήμονες δεδομένων
• Μηχανικοί
• προγραμματιστές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωμα

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εξαγωγό, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το RAPIDS για τη δημιουργία GPU-επιταχυνμένων αναλυτικών και πλυθμού δεδομένων, workflows, και οπτικοποιήσεων, εφαρμόζοντας μηχανικές μέθοδους μάθησης, όπως το XGBoost, cuML κλπ.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαθιστήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για τη δημιουργία μοdel από δεδομένα με NVIDIA RAPIDS.
• Να κατανοήσουν τις πληροφορίες, συστατικά και πλεονεκτήματα του RAPIDS.
• Να χρησιμοποιήσουν GPUs για να επιταχύνουν από κάθε πλευρά τους πίπτοντες αναλυτικούς και δεδομένων.
• Να υλοποιήσουν GPU-επιταχυνμένη προετοίμαση δεδομένων και ETL με cuDF και Apache Arrow.
• Να μάθουν πώς να εκτελούν μηχανικές εργασίες μάθησης με XGBoost και cuML αλγόριθμους.
• Να δημιουργήσουν οπτικοποιήσεις δεδομένων και να εκτελούν γράφημα ανάλυση με cuXfilter και cuGraph.