Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot geavanceerde Machine Learning modellen
- Overzicht van complexe modellen: Random Forests, Gradient Boosting, Neural Networks
- Wanneer geavanceerde modellen gebruiken: best practices en gebruiksscenario's
- Inleiding tot ensemble leertechnieken
Hyperparameterafstemming en -optimalisatie
- Raster zoeken en willekeurige zoektechnieken
- Hyperparameterafstemming automatiseren met Google Colab
- Met behulp van geavanceerde optimalisatietechnieken (Bayesiaans, genetische algoritmen)
Neural Networks en Deep Learning
- Bouwen en trainen van diepe neurale netwerken
- Overdracht van leren met vooraf getrainde modellen
- Deep learning-modellen optimaliseren voor prestaties
Implementatie van het model
- Inleiding tot strategieën voor modelimplementatie
- Modellen implementeren in cloudomgevingen met behulp van Google Colab
- Real-time inferentie en batchverwerking
Werken met Google Colab voor grootschalige Machine Learning
- Samenwerken aan machine learning-projecten in Colab
- Colab gebruiken voor gedistribueerde training en GPU/TPU-versnelling
- Integratie met cloudservices voor schaalbare modeltraining
Interpreteerbaarheid en verklaarbaarheid van het model
- Onderzoek naar technieken voor de interpreteerbaarheid van modellen (LIME, SHAP)
- Verklaarbare AI voor deep learning-modellen
- Omgaan met vooringenomenheid en eerlijkheid in machine learning-modellen
Toepassingen en casestudy's uit de echte wereld
- Geavanceerde modellen toepassen in de gezondheidszorg, financiën en e-commerce
- Casestudy's: Succesvolle modelimplementaties
- Uitdagingen en toekomstige trends in geavanceerde machine learning
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Sterk begrip van machine learning-algoritmen en -concepten
- Vaardigheid in Python programmeren
- Ervaring met Jupyter Notebooks of Google Colab
Audiëntie
- Datawetenschappers
- Beoefenaars van machine learning
- AI-ingenieurs
21 Uren
Testimonials (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Cursus - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
