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Programa del Curso
Introducción
Configuración de un entorno de trabajo
Instalación Auto-Keras
Anatomía de un flujo de trabajo estándar Machine Learning
Cómo Auto-Keras automatiza el flujo de trabajo Machine Learning
Búsqueda de la mejor arquitectura de red neuronal con NAS (Neural Architecture Search)
Estudio de caso: AutoML con Auto-Keras
Descarga de un conjunto de datos
Construcción de un modelo Machine Learning
Entrenamiento y prueba del modelo
Ajuste de los hiperparámetros
Creación, entrenamiento y prueba de modelos adicionales
Ajuste de los hiperparámetros para mejorar la precisión
Configuración de Auto-Keras para modelos Deep Learning
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia trabajando con modelos de aprendizaje automático.
- Python La experiencia en programación es útil, pero no necesaria.
Audiencia
- Analistas de datos
- Expertos en la materia (expertos en la materia)
- Científicos de datos
14 horas