Auto-sklearn - automatyczne uczenie maszynowe

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Auto-sklearn automatyzuje najczęściej manualny i czasochłonny proces wyboru algorytmów uczenia maszynowego, strojenia hiperparametrów i konstruowania pipeline’ów preprocessingu - zadania, które tradycyjnie wymagają eksperymentów trwających tygodnie i głębokiej wiedzy o algorytmach ML. Dwudniowe warsztaty wprowadzają analityków danych i programistów Python w świat AutoML z wykorzystaniem Auto-sklearn - od architektury opartej na meta-uczeniu z doświadczenia poprzednich eksperymentów, integracji z ekosystemem scikit-learn i konfiguracji przestrzeni przeszukiwania algorytmów, przez strategie optymalizacji Bayesian i SMAC, automated feature engineering, ensemble learning z budowaniem zespołów najlepszych modeli, aż po eksport, serializację i wdrażanie modeli do środowisk produkcyjnych. Uczestnicy poznają różnicę między Auto-sklearn a innymi narzędziami AutoML (H2O, TPOT, Google AutoML), mechanizmy warm-start z transfer learning z poprzednich zadań, zarządzanie zasobami czasowymi i pamięciowymi podczas przeszukiwania oraz integrację z istniejącymi pipeline’ami analitycznymi. Program obejmuje praktyczne przypadki - od klasyfikacji danych tabelarycznych, przez regresję, aż po optymalizację custom metrics. To szkolenie dla data scientists, analityków danych i inżynierów ML, którzy chcą automatyzować i przyśpieszać proces tworzenia modeli predykcyjnych.

Co wyróżnia nasze podejście?

EITT, z doświadczeniem 2500+ przeprowadzonych szkoleń i zespołem 500+ specjalistów AI/ML, przekazuje wiedzę praktyczną opartą na rzeczywistych projektach AutoML dla bankowości, ubezpieczeń i e-commerce. Nasze warsztaty Auto-sklearn prowadzone są przez data scientists z doświadczeniem w automatyzacji procesów modelowania dla zespołów analitycznych. Uczestnicy pracują na rzeczywistych zbiorach danych, konfigurują Auto-sklearn dla różnych zadań biznesowych, porównują wyniki z manualnymi pipeline’ami oraz wdrażają modele do systemów produkcyjnych z REST API. Po szkoleniu zapewniamy dostęp do przykładowych implementacji, szablonów konfiguracji oraz wsparcie w integracji Auto-sklearn z istniejącymi procesami analitycznymi.