Machine Learning Schulungen

Machine Learning Schulungen

Lokale, von einem Ausbilder geleitete Live Machine Learning (ML) Trainingskurse demonstrieren durch praktische Übungen, wie man maschinelle Lerntechniken und Werkzeuge anwendet, um reale Probleme in verschiedenen Branchen zu lösen. NobleProg ML Kurse decken verschiedene Programmiersprachen und Frameworks, einschließlich Python, R-Sprache und Matlab. Machine-Learning-Kurse werden für eine Reihe von Branchenanwendungen angeboten, einschließlich Finanzen, Bankwesen und Versicherungen und decken die Grundlagen des maschinellen Lernens sowie fortgeschrittenere Ansätze wie Deep Learning ab. Machine Learning Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar. Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Österreich oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Österreich . Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. NobleProg - Ihr lokaler Trainingsanbieter

Erfahrungsberichte

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Machine Learning Kurspläne

Title
Duration
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Duration
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7 hours
Overview
Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Software-Architekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächste Prognose für ihre Entwicklung interessieren.
28 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anzuwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu lösen R wird als Programmiersprache verwendet Die Teilnehmer lernen zunächst die Schlüsselprinzipien kennen und setzen ihr Wissen dann in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen aufbauen und sie für eine Reihe von Live-Projekten verwenden Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Banking-Profis mit einem technischen Hintergrund Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren R ist eine populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von R Deep Learning-Modelle für das Finanzwesen implementieren können, während sie die Erstellung eines Deep Learning-Kursmodells für die Kursentwicklung durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Finanzwesen Verwenden Sie R, um Deep Learning-Modelle für das Finanzwesen zu erstellen Erstellen Sie ein eigenes Deep-Learning-Kurs-Vorhersage-Modell mit R Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden R ist eine populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anzuwenden, um reale Probleme in der Finanzindustrie zu lösen R wird als Programmiersprache verwendet Die Teilnehmer lernen zunächst die Schlüsselprinzipien kennen und setzen ihr Wissen dann in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen aufbauen und damit eine Reihe von Teamprojekten durchführen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens Erlernen Sie die Anwendungen und Anwendungen des maschinellen Lernens im Finanzwesen Entwickeln Sie eine eigene algorithmische Handelsstrategie mit maschinellem Lernen mit R Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist Es bietet eine hervorragende Sammlung von gut getesteten Bibliotheken und Techniken zur Entwicklung von maschinellen Lernanwendungen In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anzuwenden, um reale Probleme in der Finanzindustrie zu lösen Die Teilnehmer lernen zunächst die Schlüsselprinzipien kennen und setzen ihr Wissen dann in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen aufbauen und damit eine Reihe von Teamprojekten durchführen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens Erlernen Sie die Anwendungen und Anwendungen des maschinellen Lernens im Finanzwesen Entwickeln Sie ihre eigene algorithmische Handelsstrategie mit Machine Learning mit Python Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
28 hours
Overview
Deep Learning für NLP ermöglicht es einer Maschine, einfache bis komplexe Sprachverarbeitung zu erlernen Zu den derzeit möglichen Aufgaben gehören die Übersetzung von Sprachen und die Erstellung von Bildunterschriften für Fotos DL (Deep Learning) ist eine Teilmenge von ML (Machine Learning) Python ist eine beliebte Programmiersprache, die Bibliotheken für Deep Learning für NLP enthält In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, Python-Bibliotheken für NLP (Natural Language Processing) zu verwenden, während sie eine Anwendung erstellen, die eine Reihe von Bildern verarbeitet und Untertitel generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Entwerfen und kodieren Sie DL für NLP mit Python-Bibliotheken Erstellen Sie Python-Code, der eine im Wesentlichen große Sammlung von Bildern liest und Schlüsselwörter generiert Erstellen Sie Python-Code, der Untertitel aus den erkannten Keywords generiert Publikum Programmierer mit Interesse an Linguistik Programmierer, die ein Verständnis für NLP (Natural Language Processing) suchen Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 hours
Overview
In Python Machine Learning kann die Textzusammenfassungsfunktion den eingegebenen Text lesen und eine Textzusammenfassung erstellen Diese Funktion ist über die Befehlszeile oder als Python API / Library verfügbar Eine aufregende Anwendung ist die schnelle Erstellung von Executive-Zusammenfassungen; Dies ist besonders nützlich für Organisationen, die umfangreiche Textdaten vor dem Erstellen von Berichten und Präsentationen überprüfen müssen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, mit Python eine einfache Anwendung zu erstellen, die automatisch eine Zusammenfassung des Eingabetextes generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie ein Befehlszeilenprogramm, das den Text zusammenfasst Entwerfen und erstellen Sie Textzusammenfassungscode mithilfe von Python-Bibliotheken Bewerten Sie drei Python-Zusammenfassungsbibliotheken: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
35 hours
Overview
Dieser Kurs beginnt mit konzeptuellem Wissen in neuronalen Netzen und allgemein im maschinellen Lernalgorithmus, Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen) Teil 1 (40%) dieses Trainings konzentriert sich mehr auf die Grundlagen, hilft Ihnen aber bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras usw Teil 2 (20%) dieser Schulung stellt Theano eine Python-Bibliothek vor, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert Teil 3 (40%) des Trainings würde weitgehend auf der Tensorflow 2nd Generation API der Open-Source-Software-Bibliothek von Google für Deep Learning basieren Die Beispiele und Handsons würden alle in TensorFlow gemacht werden Publikum Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep Learning-Projekte einsetzen möchten Nach Abschluss dieses Kurses werden die Delegierten: habe ein gutes Verständnis für tiefe neuronale Netze (DNN), CNN und RNN verstehen TensorFlows Struktur und Einsatzmechanismen in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Debugging durchzuführen, zu überwachen in der Lage sein, fortgeschrittene Produktion wie Trainingsmodelle, Erstellung von Graphen und Protokollierung zu implementieren Aufgrund der Weite des Themas würden nicht alle Themen in einem öffentlichen Klassenzimmer mit einer Dauer von 35 Stunden behandelt Die Dauer des gesamten Kurses beträgt ca 70 Stunden und nicht 35 Stunden .
14 hours
Overview
Die Apache OpenNLP-Bibliothek ist ein auf maschinellem Lernen basierendes Toolkit zur Verarbeitung von Text in natürlicher Sprache Es unterstützt die gebräuchlichsten NLP-Aufgaben, wie z B Spracherkennung, Tokenisierung, Satzsegmentierung, Teil-Spech-Tagging, Namensentitätsextraktion, Chunking, Parsing und Koreferenzierung In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit OpenNLP Modelle für die Verarbeitung textbasierter Daten erstellen können Als Grundlage für die Laborübungen dienen sowohl Trainingsdaten als auch kundenspezifische Datensätze Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie OpenNLP Laden Sie bestehende Modelle herunter und erstellen Sie eigene Modelle Trainieren Sie die Modelle auf verschiedenen Sample-Datensätzen Integrieren Sie OpenNLP in vorhandene Java-Anwendungen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist Es bietet eine hervorragende Sammlung von gut getesteten Bibliotheken und Techniken zur Entwicklung von maschinellen Lernanwendungen In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anzuwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu lösen Die Teilnehmer lernen zunächst die Schlüsselprinzipien kennen und setzen ihr Wissen dann in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen aufbauen und damit eine Reihe von Teamprojekten durchführen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Matlab ein konvolutionelles neuronales Netzwerk für die Bilderkennung entwerfen, aufbauen und visualisieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie ein tiefes Lernmodell Automatisieren Sie die Datenbeschriftung Arbeiten Sie mit Modellen von Caffe und TensorFlowKeras Trainieren Sie Daten mit mehreren GPUs, der Cloud oder den Clustern Publikum Entwickler Ingenieure Domain-Experten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren R ist eine populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie tiefe Lernmodelle für das Banking mit R implementieren können, während sie ein kreatives Kreditrisiko-Modell entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Banking kennen Verwenden Sie R, um Deep-Learning-Modelle für das Banking zu erstellen Erstellen Sie ein eigenes Deep-Learning-Kreditrisikomodell mit R Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
7 hours
Overview
TensorFlow Serving ist ein System, mit dem Machine-Learning-Modelle (ML) in der Produktion eingesetzt werden können In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie TensorFlow Serving konfigurieren und einsetzen, um ML-Modelle in einer Produktionsumgebung bereitzustellen und zu verwalten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Trainieren, exportieren und bedienen Sie verschiedene TensorFlow-Modelle Testen und implementieren Sie Algorithmen mithilfe einer einzigen Architektur und einer Reihe von APIs Erweitern Sie TensorFlow Serving, um andere Arten von Modellen als TensorFlow-Modelle zu bedienen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie den Technologie-Stack von iOS Machine Learning (ML) nutzen können, während sie die Erstellung und Bereitstellung einer mobilen iOS-App durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie eine mobile App, die Bildverarbeitung, Textanalyse und Spracherkennung unterstützt Greifen Sie auf vortrainierte ML-Modelle zur Integration in iOS-Apps zu Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes ML-Modell Fügen Sie Siri Voice-Unterstützung für iOS-Apps hinzu Verstehen und verwenden Sie Frameworks wie CoreML, Vision, CoreGraphics und GamePlayKit Verwenden Sie Sprachen und Tools wie Python, Keras, Caffee, Tensorflow, Scikit lernen, libsvm, Anaconda und Spyder Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, wie sie das richtige maschinelle Lernen und NLP-Techniken (Natural Language Processing) einsetzen, um aus textbasierten Daten Nutzen zu ziehen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Lösen Sie textbasierte Probleme der Datenwissenschaft mit qualitativ hochwertigem, wiederverwendbarem Code Wenden Sie verschiedene Aspekte von scikitlearn an (Klassifikation, Clustering, Regression, Dimensionalitätsreduktion), um Probleme zu lösen Erstellen Sie effektive maschinelle Lernmodelle mit textbasierten Daten Erstellen Sie ein Dataset und extrahieren Sie Features aus unstrukturiertem Text Visualisieren Sie Daten mit Matplotlib Erstellen und bewerten Sie Modelle, um Einblicke zu gewinnen Beheben Sie Textcodierungsfehler Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 hours
Overview
Encog ist ein Open Source-Framework zum maschinellen Lernen für Java undNet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von ENCOG verschiedene neuronale Netzwerkkomponenten erstellen können Realworld-Fallstudien werden diskutiert und maschinensprachliche Lösungen für diese Probleme werden untersucht Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Bereiten Sie Daten für neuronale Netze unter Verwendung des Normalisierungsprozesses vor Implementieren Sie Feed-Forward-Netzwerke und Fortpflanzungs-Trainingsmethoden Implementieren Sie Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben Modellieren und trainieren Sie neurale Netzwerke mithilfe der GUI-basierten Workbench von Encog Integrieren Sie die neuronale Netzwerkunterstützung in Realworld-Anwendungen Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 hours
Overview
Encog ist ein Open Source-Framework zum maschinellen Lernen für Java undNet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens kennen, um präzise neuronale Vorhersagemodelle zu erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Implementieren Sie verschiedene Optimierungstechniken für neuronale Netzwerke, um die Unter- und Überanpassung zu beheben Verstehen und wählen Sie aus einer Reihe von neuronalen Netzwerkarchitekturen Implementieren Sie überwachte Feed-Forward- und Feedback-Netzwerke Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training erlernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken für Maschinelles Lernen mit R, während sie eine Realworld-Anwendung erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie Techniken wie Hyperparameter-Tuning und Deep Learning Unüberwachte Lerntechniken verstehen und implementieren Erstellen Sie ein Modell für die Verwendung in einer größeren Anwendung Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die relevantesten und fortschrittlichsten maschinellen Lerntechniken in Python kennen, während sie eine Reihe von Demo-Anwendungen mit Bild-, Musik-, Text- und Finanzdaten erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Implementieren Sie maschinelle Lernalgorithmen und Techniken zur Lösung komplexer Probleme Wenden Sie intensives Lernen und halbüberwachtes Lernen auf Anwendungen mit Bild-, Musik-, Text- und Finanzdaten an Push Python-Algorithmen auf ihr maximales Potenzial Verwenden Sie Bibliotheken und Pakete wie NumPy und Theano Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 hours
Overview
Ziel dieses Kurses ist es, allgemeine Kenntnisse in der Anwendung von maschinellen Lernmethoden in der Praxis zu vermitteln. Durch den Einsatz der Programmiersprache Python und ihrer verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl von Praxisbeispielen vermittelt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, wie man Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ausgänge der Algorithmen und Validierung der Ergebnisse.

Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus dem Werkzeugkasten Maschinenlerntechnik sicher zu verstehen und zu nutzen und die üblichen Fallstricke von Datenwissenschaften zu vermeiden.
28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle für das Bankwesen implementieren, während sie ein kreatives Kreditrisiko-Modell entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Banking kennen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um Deep-Learning-Modelle für das Banking zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep-Learning-Kreditrisikomodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle für das Finanzwesen implementieren können, während sie ein Modell für eine tief gehende Aktienkursvorhersage entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Finanzwesen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um tiefgründige Lernmodelle für das Finanzwesen zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep Learning-Kursmodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 hours
Overview
Embedding Projector ist eine Open-Source-Webanwendung zur Visualisierung der Daten, die zum Trainieren von maschinellen Lernsystemen verwendet werden Erstellt von Google, ist es ein Teil von TensorFlow Dieses instruierte Live-Training stellt die Konzepte hinter Embedding Projector vor und führt die Teilnehmer durch die Einrichtung eines Demo-Projekts Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erfahren Sie, wie Daten von maschinellen Lernmodellen interpretiert werden Navigieren Sie durch 3D- und 2D-Ansichten von Daten, um zu verstehen, wie ein maschineller Lernalgorithmus sie interpretiert Verstehen Sie die Konzepte hinter Embedding und ihre Rolle bei der Darstellung mathematischer Vektoren für Bilder, Wörter und Zahlen Erkunden Sie die Eigenschaften einer bestimmten Einbettung, um das Verhalten eines Modells zu verstehen Wenden Sie Embedding Project auf reale Anwendungsfälle an, wie zum Beispiel das Erstellen eines Song-Empfehlungssystems für Musikliebhaber Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 hours
Overview
RapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure RapidMiner
- Prepare and visualize data with RapidMiner
- Validate machine learning models
- Mashup data and create predictive models
- Operationalize predictive analytics within a business process
- Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

- Data scientists
- Engineers
- Developers

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 hours
Overview
H2O ist eine Open-Source-Vorhersageplattform. Es unterstützt R, Python, Scala, Java und REST.

Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an technische Personen, die maschinelle Lernmodelle mit Algorithmen wie GLM, Deep Learning und Random Forests erstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- installieren und H2O konfigurieren.
- Erstellen Sie maschinelle Lernmodelle mit verschiedenen gängigen Algorithmen
. - Bewerten Sie Modelle, die auf der Art der Daten und Geschäftsanforderungen basieren.

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren. - Um mehr über H2O zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://www.h2o.ai/
14 hours
Overview
H2O AutoML ist eine Plattform für künstliche Intelligenz, die den Prozess des Aufbaus, der Auswahl und Optimierung einer Vielzahl von maschinellen Lernmodellen automatisiert.

Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an Datenwissenschaftler, die mit H2O AutoML den Prozess des Aufbaus und der Auswahl der besten Algorithmen und Parameter des maschinellen Lernens automatisieren möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- Automatisieren Sie den Arbeitsablauf für das Erlernen der Maschine
. - automatisch viele maschinelle Lernmodelle innerhalb eines bestimmten Zeitraums
. - Train stapelte Ensembles, um zu hochgradig prädiktiven Ensemblemodellen zu gelangen.

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren.
14 hours
Overview
Auto-Sklearn ist ein Python-Paket, das um die Scikit-learn-Maschinenlernbibliothek herum aufgebaut ist. Er sucht automatisch nach dem richtigen Lernalgorithmus für einen neuen maschinellen Lerndatensatz und optimiert dessen Parameter

.

Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an maschinelle Lernpraktiker, die mit Auto-Sklearn den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells automatisieren möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- Automatisieren Sie den Prozess der Schulung von hocheffizienten maschinellen Lernmodellen.
- hochpräzise Maschinenlernmodelle zu erstellen und dabei die mühseligeren Aufgaben der Auswahl, Schulung und Erprobung verschiedener Modelle zu umgehen.
- Nutzen Sie die Kraft des maschinellen Lernens, um die Probleme der realen Welt zu lösen.

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren.
14 hours
Overview
Auto-Keras (auch bekannt als Autokeras oder Auto Keras) ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML).

Dieses von Ausbildern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich sowohl an Datenwissenschaftler als auch an weniger technische Personen, die Auto-Keras nutzen wollen, um den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells zu automatisieren.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- Automatisieren Sie den Prozess der Schulung von hocheffizienten maschinellen Lernmodellen.
- Automatisch nach den besten Parametern für Tiefenlernmodelle
suchen. - hochpräzise Modelle für das maschinelle Lernen
bauen. - Nutzen Sie die Kraft des maschinellen Lernens, um die Probleme der realen Welt zu lösen.

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren. - Um mehr über Auto-Keras zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://autokeras.com/
14 hours
Overview
AutoML ist eine benutzerfreundliche Software für das Erlernen von Maschinen, die einen Großteil der Arbeit automatisiert, die für die Auswahl eines idealen Algorithmus für das maschinelle Lernen, seine Parametereinstellungen und Vorverarbeitungsmethoden benötigt wird.

Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an technische Personen mit Hintergrund im maschinellen Lernen, die die maschinellen Lernmodelle optimieren wollen, die zur Erkennung komplexer Muster in Big Data eingesetzt werden.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- installieren und bewerten Sie verschiedene Open-Source-AutoML-Tools
. - Train hochwertige Modelle für das maschinelle Lernen
. - Lösung verschiedener Arten von überwachten Maschinenlernproblemen.
- Schreiben Sie nur den notwendigen Code, um den automatisierten maschinellen Lernprozess
zu initiieren.

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren. - Um mehr über AutoML zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://www.automl.org/
28 hours
Overview
This is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.

Zukünftige Machine Learning Kurse

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