Feature Engineering for Machine Learning - Plan Szkolenia
Feature Engineering to proces selekcji i przekształcania danych w celu poprawy dokładności algorytmów uczenia maszynowego. Wymaga on głębokiej znajomości danych ze strony eksperta w danej dziedzinie.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) skierowane jest do osób, które chcą zastosować techniki inżynierii funkcji w celu lepszego przetwarzania danych i uzyskania lepszych modeli uczenia maszynowego.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Skonfiguruj optymalne środowisko programistyczne, w tym wszystkie potrzebne pakiety Python.
- Uzyskanie ważnych informacji poprzez analizę cech zestawu danych.
- Optymalizacja modeli uczenia maszynowego poprzez adaptację samych surowych danych.
- Oczyszczanie i przekształcanie zestawów danych w ramach przygotowań do uczenia maszynowego.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Dużo ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Budowanie skutecznych algorytmów rozpoznawania wzorców, klasyfikacji i regresji.
Konfiguracja środowiska programistycznego
- Biblioteki Python
- Edytory online i offline
Przegląd inżynierii funkcji
- Zmienne wejściowe i wyjściowe (cechy)
- Plusy i minusy inżynierii cech
Rodzaje problemów napotykanych w surowych danych
- Nieczyste dane, brakujące dane itp.
Zmienne przetwarzania wstępnego
- Radzenie sobie z brakującymi danymi
Obsługa brakujących wartości w danych
Praca ze zmiennymi kategorycznymi
Konwersja etykiet na liczby
Obsługa etykiet w zmiennych kategorycznych
Przekształcanie zmiennych w celu poprawy mocy predykcyjnej
- Numeryczne, kategoryczne, daty itp.
Czyszczenie zestawu danych
Machine Learning Modelowanie
Obsługa wartości odstających w danych
- Zmienne numeryczne, zmienne kategoryczne itp.
Podsumowanie i wnioski
Wymagania
- Python doświadczenie w programowaniu.
- Doświadczenie z Numpy, Pandas i scikit-learn.
- Znajomość algorytmów uczenia maszynowego.
Uczestnicy
- Deweloperzy
- Naukowcy danych
- Analitycy danych
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Feature Engineering for Machine Learning - Plan Szkolenia - Booking
Feature Engineering for Machine Learning - Plan Szkolenia - Enquiry
Opinie uczestników (2)
Szkolenie rewelacyjne, jedno z najlepszych, na jakich bylem! Prowadzacy Rafal doskonale odpowiadal w zakresie poruuszanych zagadnien, bardzo dokladnie tlumaczyl wszystkie metody. Jestem bardzo zadowolony i chetnie ponownie skorzystam ze szkolenia prowadzonego przez tego szkoleniowca.
Darek Paszkowski - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
Rysunki na flipcharcie, całe szkolenie.
Kasia Nawrot - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
AdaBoost Python for Machine Learning
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać AdaBoost do tworzenia algorytmów wspomagających uczenie maszynowe z Python.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć budowanie modeli uczenia maszynowego z AdaBoost.
- Zrozumieć podejście do uczenia zespołowego i jak wdrożyć adaptacyjne wzmacnianie.
- Dowiedzieć się, jak budować modele AdaBoost w celu wzmocnienia algorytmów uczenia maszynowego w Python.
- Korzystać z dostrajania hiperparametrów w celu zwiększenia dokładności i wydajności modeli AdaBoost.
AutoML with Auto-Keras
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, a także osób mniej technicznych, które chcą używać Auto-Keras do automatyzacji procesu wyboru i optymalizacji modelu uczenia maszynowego.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zautomatyzować proces szkolenia wysoce wydajnych modeli uczenia maszynowego.
- Automatycznie wyszukiwać najlepsze parametry dla modeli głębokiego uczenia.
- Tworzyć bardzo dokładne modele uczenia maszynowego.
- Wykorzystywać możliwości uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.
AutoML
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do osób technicznych z doświadczeniem w uczeniu maszynowym, które chcą zoptymalizować modele uczenia maszynowego używane do wykrywania złożonych wzorców w dużych zbiorach danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i ocenić różne narzędzia open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA itp.)
- Trenuj wysokiej jakości modele uczenia maszynowego.
- Efektywne rozwiązywanie różnych typów nadzorowanych problemów uczenia maszynowego.
- Napisz tylko niezbędny kod, aby zainicjować proces automatycznego uczenia maszynowego.
Creating Custom Chatbots with Google AutoML
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla uczestników o różnym poziomie wiedzy, którzy chcą wykorzystać platformę Google AutoML do tworzenia niestandardowych chatbotów do różnych zastosowań.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć podstawy rozwoju chatbota.
- Poruszać się po platformie Google Cloud Platform i uzyskiwać dostęp do AutoML.
- Przygotowywać dane do trenowania modeli chatbotów.
- Trenować i oceniać niestandardowe modele chatbotów przy użyciu AutoML.
- Wdrażanie i integrowanie chatbotów z różnymi platformami i kanałami.
- Monitorowanie i optymalizacja wydajności chatbota w czasie.
Pattern Recognition
21 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
- Apply core statistical methods to pattern recognition.
- Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
- Implement advanced techniques for complex problem-solving.
- Improve prediction accuracy by combining different models.
DataRobot
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i analityków danych, którzy chcą zautomatyzować, oceniać i zarządzać modelami predykcyjnymi przy użyciu możliwości uczenia maszynowego DataRobot.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Ładować zbiory danych w DataRobot, aby analizować, oceniać i sprawdzać jakość danych.
- Budować i trenować modele w celu identyfikacji ważnych zmiennych i osiągnięcia celów predykcyjnych.
- Interpretować modele w celu tworzenia cennych spostrzeżeń przydatnych w podejmowaniu decyzji biznesowych.
- Monitorowanie i zarządzanie modelami w celu utrzymania zoptymalizowanej wydajności przewidywania.
Data Mining with Weka
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać Weka do wykonywania zadań eksploracji danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i skonfigurować Weka.
- Zrozumieć środowisko Weka i środowisko pracy.
- Wykonywać zadania eksploracji danych przy użyciu Weka.
Google Cloud AutoML
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, analityków danych i programistów, którzy chcą poznać AutoML produkty i funkcje do tworzenia i wdrażania niestandardowych modeli szkoleniowych ML przy minimalnym wysiłku.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Eksplorować linię produktów AutoML w celu wdrożenia różnych usług dla różnych typów danych.
- Przygotowywać i etykietować zestawy danych w celu tworzenia niestandardowych modeli ML.
- Trenować i zarządzać modelami w celu tworzenia dokładnych i uczciwych modeli uczenia maszynowego.
- Tworzyć prognozy przy użyciu wytrenowanych modeli, aby spełnić cele i potrzeby biznesowe.
Kubeflow
35 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
- Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
- Uruchamianie całych potoków uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
- Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
- Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.
MLflow
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wyjść poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
- Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzania i wdrażania modelu ML.
- Wdrażać modele ML na różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
- Skalowanie procesu wdrażania uczenia maszynowego, aby pomieścić wielu użytkowników współpracujących nad projektem.
- Skonfigurowanie centralnego rejestru w celu eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
Machine Learning for Mobile Apps using Google’s ML Kit
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać Google's ML Kit do tworzenia modeli uczenia maszynowego zoptymalizowanych do przetwarzania na urządzeniach mobilnych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć opracowywanie funkcji uczenia maszynowego dla aplikacji mobilnych.
- Zintegrować nowe technologie uczenia maszynowego z aplikacjami Android i iOS przy użyciu interfejsów API ML Kit.
- Ulepszyć i zoptymalizować istniejące aplikacje za pomocą ML Kit SDK do przetwarzania i wdrażania na urządzeniu.
Pattern Matching
14 godzinPattern Matching to technika używana do lokalizowania określonych wzorców na obrazie. Może być używana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od "Pattern Recognition" (który rozpoznaje ogólne wzorce w oparciu o większe zbiory powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.
Format kursu
- Kurs ten wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision.
Machine Learning with Random Forest
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Random Forest do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć budowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą Random forest.
- Zrozumieć zalety Random Forest i jak go wdrożyć w celu rozwiązania problemów związanych z klasyfikacją i regresją.
- Dowiedzieć się, jak radzić sobie z dużymi zbiorami danych i interpretować wiele drzew decyzyjnych w Random Forest.
- Ocena i optymalizacja wydajności modelu uczenia maszynowego poprzez dostrajanie hiperparametrów.
Advanced Analytics with RapidMiner
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych, którzy chcą dowiedzieć się, jak używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywania narzędzi analitycznych do prognozowania szeregów czasowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Nauczyć się stosować metodologię CRISP-DM, wybierać odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego oraz ulepszać konstrukcję i wydajność modelu.
- Używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywać narzędzia analityczne do prognozowania szeregów czasowych.
RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics
14 godzinRapidMiner to platforma oprogramowania do nauki o danych typu open source do szybkiego prototypowania i rozwoju aplikacji. Obejmuje zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, eksploracji tekstu i analizy predykcyjnej.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z RapidMiner Studio do przygotowywania danych, uczenia maszynowego i wdrażania modeli predykcyjnych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i skonfigurować RapidMiner
- Przygotowywać i wizualizować dane za pomocą RapidMiner
- Walidować modele uczenia maszynowego
- Mashup danych i tworzenie modeli predykcyjnych
- Operacjonalizować analitykę predykcyjną w ramach procesu biznesowego
- Rozwiązywanie problemów i optymalizacja RapidMiner
Odbiorcy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie
- Programiści
Format kursu
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.