AutoML Training in Ho Chi Minh City

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia với nhiều trình độ chuyên môn khác nhau, những người muốn tận dụng nền tảng AutoML của Google để xây dựng chatbot tùy chỉnh cho nhiều ứng dụng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của phát triển chatbot.
• Điều hướng Nền tảng Đám mây Google và truy cập AutoML.
• Chuẩn bị dữ liệu để huấn luyện các mô hình chatbot.
• Huấn luyện và đánh giá các mô hình chatbot tùy chỉnh bằng cách sử dụng AutoML.
• Triển khai và tích hợp chatbot vào nhiều nền tảng và kênh khác nhau.
• Giám sát và tối ưu hóa hiệu suất chatbot theo thời gian.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu cũng như những người không chuyên về kỹ thuật muốn sử dụng Auto-Keras để tự động hóa quy trình lựa chọn và tối ưu hóa mô hình học máy.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tự động hóa quy trình đào tạo các mô hình học máy hiệu quả cao.
• Tự động tìm kiếm các tham số tốt nhất cho các mô hình học sâu.
• Xây dựng các mô hình học máy có độ chính xác cao.
• Sử dụng sức mạnh của học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người có nền tảng về học máy và mong muốn tối ưu hóa các mô hình học máy được sử dụng để phát hiện các mẫu phức tạp trong dữ liệu lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và đánh giá các công cụ mã nguồn mở AutoML khác nhau (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, v.v.).
• Huấn luyện các mô hình học máy chất lượng cao.
• Giải quyết hiệu quả các loại bài toán học máy có giám sát khác nhau.
• Viết chính xác mã cần thiết để khởi tạo quá trình học máy tự động.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu muốn tự động hóa, đánh giá và quản lý các mô hình dự đoán bằng khả năng học máy của DataRobot.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tải các tập dữ liệu vào DataRobot để phân tích, đánh giá và kiểm tra chất lượng dữ liệu.
• Xây dựng và huấn luyện mô hình để xác định các biến quan trọng và đáp ứng các mục tiêu dự đoán.
• Giải thích mô hình để tạo ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị, hữu ích trong việc đưa ra quyết định kinh doanh.
• Giám sát và quản lý mô hình để duy trì hiệu suất dự đoán tối ưu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển muốn khám phá các sản phẩm và tính năng AutoML để tạo và triển khai các mô hình đào tạo ML tùy chỉnh với nỗ lực tối thiểu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Khám phá dòng sản phẩm AutoML để triển khai các dịch vụ khác nhau cho nhiều loại dữ liệu.
• Chuẩn bị và gắn nhãn bộ dữ liệu để tạo các mô hình ML tùy chỉnh.
• Đào tạo và quản lý mô hình để tạo ra các mô hình học máy chính xác và công bằng.
• Make dự đoán bằng cách sử dụng các mô hình đã được đào tạo để đáp ứng các mục tiêu và nhu cầu kinh doanh.