Featured image

Pycaret-ekin aplikatutako Machine Learning (Python liburutegia ereduak automatizatzeko)

Zure enpresan Adimen Artifiziala aplikatu nahi duzu, baina ez dakizu programatzen edo ez duzu datuen zientziari buruzko ezagutzarik? Zure modeloak ekoizten jarri nahi dituzu, AAri etekina ateratzeko, baina ez dakizu nola?

Erantzuna galdera hauetako bati baiezkoa bada, prestakuntza hau zuretzat da. Ikastaro honek IA ereduak garatzea eta ekoizpenean jartzea ahalbidetuko dizu, programazioari buruzko aldez aurreko ezagutzarik behar izan gabe. Datuen zientziaren azken joerak eta tresna modernoak erabiltzen ikasiko duzu, hala nola, autoML, kode baxuko Machine Learning (low code) eta MLOps

 

Tailer honetan, Machine Learningen ereduak autoML, Pycaret eta Pythonekin garatzeko moduari buruzko sarrera praktiko eta aplikatu bat egingo dugu... -Hasi hutsetik hasiko gara Machine Learningen oinarriak eta Pythonen oinarrizko nozioak azaltzen. Ondoren, autoML bidezko sailkapen eta erregresio ereduak garatzen ikasiko dugu. Ondoren, clustering ereduak, anomaliak detektatzea edo denborazko serieak ikusiko ditugu.

Azkenik, MLOPen funtzionalitate aurreratuagoak, ereduen interpretagarritasuna, APIen bidezko ereduen hedapena, Clouden eta Machine Learningen aplikazioen garapena ikasiko ditugu.

Ikasturte hau amaitzean Machine Learningen hainbat modelo garatu eta ekoizpenean jarriko zenituen. Hori guztia, benetako kasuetan oinarritutako metodologia praktikoarekin.

Baldintzak:

Ikastaro praktikoa denez, kode baxuko Machine Learning (low code) eta no-code eredu desberdinak inplementatuko ditugu. Horregatik, oinarrizko programazioko ingurune batean lan egingo da, Python lengoaiaren bidez, eta ikastaroa jarraitu ahal izateko oinarrizko nozio nahikoak emango dira.

Gai zerrenda:

  • Machine Learningen eta Adimen Artifizialen Oinarriak
  • AutoML, Pycaret eta Pythonen oinarriak
  • Sailkapen Machine Learningen ereduak
  • Erregresioko Machine Learningen ereduak
  • Clustering ereduak, anomalien detekzioa eta denborazko serieak
  • Ereduen interpretagarritasuna
  • MLOps
  • HJAen garapena FastAPIrekin
  • Machine Learningen aplikazioen garapena

 

banner

Aurreko edizioak »»