Obliczenia neuronowe w Data Science

Opis

Szkolenie skupia się na praktycznym zastosowaniu obliczeń neuronowych w kontekście analizy danych i data science. Program łączy teoretyczne podstawy sieci neuronowych z ich praktycznym wykorzystaniem w rzeczywistych projektach analitycznych. Uczestnicy poprzez warsztaty poznają metody implementacji i optymalizacji modeli neuronowych w zadaniach analitycznych. Zajęcia prowadzone są w formie interaktywnych warsztatów, gdzie teoria jest natychmiast przekładana na praktyczne implementacje z wykorzystaniem rzeczywistych zbiorów danych.

Profil uczestnika

• Data scientists rozpoczynający pracę z sieciami neuronowymi
• Analitycy danych poszukujący nowych narzędzi
• Programiści zajmujący się analizą danych
• Specjaliści business intelligence
• Inżynierowie machine learning
• Badacze zajmujący się analizą danych
• Eksperci od wizualizacji danych
• Specjaliści od modelowania predykcyjnego

Agenda

1. Podstawy obliczeń neuronowych
• Architektury sieci w kontekście analizy danych
• Przygotowanie danych do modelowania
• Wybór odpowiedniej architektury
• Techniki trenowania modeli
2. Implementacja w projektach analitycznych
• Przetwarzanie danych strukturalnych
• Analiza szeregów czasowych
• Redukcja wymiarowości
• Detekcja anomalii
3. Optymalizacja i walidacja
• Techniki walidacji modeli
• Strojenie hiperparametrów
• Interpretacja wyników
• Ocena jakości modeli
4. Wdrażanie w środowisku analitycznym
• Integracja z pipeline’ami data science
• Automatyzacja procesów
• Monitorowanie wydajności
• Aktualizacja modeli

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił efektywnie wykorzystywać obliczenia neuronowe w projektach data science. Zdobędzie umiejętność doboru odpowiednich architektur sieciowych do konkretnych zadań analitycznych. Będzie w stanie przygotowywać i przetwarzać dane pod kątem modelowania neuronowego. Opanuje techniki optymalizacji i walidacji modeli w kontekście analizy danych. Nauczy się interpretować wyniki i oceniać jakość modeli neuronowych. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w implementacji sieci neuronowych w pipeline’ach analitycznych. Pozna metody automatyzacji procesów uczenia i wnioskowania. Będzie potrafił monitorować i aktualizować modele w środowisku produkcyjnym.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość metod analizy danych
• Doświadczenie w programowaniu analitycznym
• Rozumienie podstaw statystyki
• Znajomość podstaw uczenia maszynowego

Zagadnienia

• Architektury sieci w analizie danych
• Przygotowanie danych do modelowania
• Analiza szeregów czasowych
• Redukcja wymiarowości
• Detekcja anomalii
• Walidacja modeli
• Interpretacja wyników
• Pipeline’y analityczne
• Automatyzacja procesów
• Monitorowanie wydajności
• Aktualizacja modeli
• Optymalizacja rozwiązań

Poznaj naszą firmę