Les cours de formation Auto-Keras en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser Auto-Keras pour automatiser le processus de sélection et d'optimisation d'un modèle d'apprentissage automatique.
La formation Auto-Keras est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation en direct à distance") est réalisée au moyen d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client Liège ou dans les centres de formation de NobleProg Liège.
Auto-Keras est également connu sous le nom d'Autokeras ou Auto Keras.
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Liège, Place des Guillemins
NobleProg Liège, 2 Place des Guillemins, Liège, belgium, 4000
Liège
Liège est le chef-lieu de la province de Liège et la capitale économique de la Wallonie. Par le nombre d'habitants, c'est la première agglomération wallonne, la troisième agglomération de Belgique après Bruxelles et Anvers et la quatrième commune après Anvers, Gand et Charleroi. Liège a longtemps été une grande ville industrielle mais dès les années 1960, elle subit un long déclin, les usines devenant vétustes. Liège mise également beaucoup sur les transports et la multi-modalité. Liège est un pôle économique important avec son port autonome, le deuxième port intérieur d'Europe de l'Ouest et son aéroport spécialisé dans le fret. De fait, la ville reste la capitale économique de la Wallonie.
Cette formation en Liège (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.
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