Kursplan
Introduktion till Machine Learning och Google Colab
- Översikt över maskininlärning
- Inställning av Google Colab
- Python uppfriskning
Supervised Learning med Scikit-learn
- Regressionmodeller
- Klassificeringsmodeller
- Modellvärdering och optimering
Unsupervised Learning-tekniker
- Klustringsalgoritmer
- Dimensionalitetsreduktion
- Regellearning för association
Avancerade Machine Learning-koncept
- Neurala nätverk och djuplärning
- Support vector machines
- Ensemble-metoder
Specialämnen inom Machine Learning
- Feature engineering
- Hyperparameterjustering
- Modelltolkbarhet
Machine Learning-projektflöde
- Databehandling
- Modellval
- Modellimplementering
Avslutande projekt
- Definiering av problembeskrivning
- Datainsamling och rensning
- Modellträning och utvärdering
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Förståelse för grundläggande programmeringskoncept
- Erfarenhet av Python-programmering
- Kunskap om grundläggande statistiska koncept
Målgrupp
- Datavetare
- Programutvecklare
Vittnesmål (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurs - 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.