Taller de Driverless AI: Aprende Machine Learning Automático a Gran Escala

Detalles

¿Cómo puede llevar el aprendizaje automático a las masas? ¿Cómo puede tener varios equipos en su organización para crear modelos de ML precisos sin ser expertos en ciencia de datos o aprendizaje automático?

Mira esta sesión y descubre cómo comenzar con el Machine Learning automático con H2O Driverless AI, y desarrolla modelos potentes con solo unos pocos clics.

H2O Driverless AI emplea las técnicas de científicos expertos en datos en una aplicación fácil de usar que ayuda a escalar sus esfuerzos de ciencia de datos. AutoML permite a los científicos de datos trabajar en proyectos más rápido utilizando la automatización y la potencia de computación de vanguardia de las CPUs y GPUs para realizar tareas en minutos que solían tomar meses.

Con H2O Driverless AI, todos, incluyendo expertos y científicos de datos junior, científicos de dominio e ingenieros de datos pueden desarrollar modelos confiables de aprendizaje automático. Esta plataforma de aprendizaje automático de última generación ofrece una funcionalidad única y avanzada para la visualización de datos, la ingeniería de características, la interpretabilidad del modelo y la implementación de baja latencia.

Esta sesión va ser hands-on (practica) con ML Automático desde la nube. Lo único que se requiere es una computadora.

Actividades que realizaremos:

  • Importar Datos
  • Explorar y visualizar datos y patrones
  • Iniciar el experimento automático de ML y comprender la configuración (precisión, tiempo, interpretabilidad)
  • Revisar el modelo ganador y las opciones de implementación
  • Comprender y explicar el modelo
  • Autodocs del modelo

Rafael Coss

Rafael Coss Lider de Comunidad de IA, H2O.ai

Rafael es un constructor de la comunidad y un desarrollador experimentado y líder de habilitación. Recientemente se ha centrado en democratizar la inteligencia artificial, tanto en ayudar a las personas que aprenden inteligencia artificial como a los clientes a implementarla con éxito.

linkedin.com/in/racoss

Luis Martinez

Data Science Manager, OpenPay

Openpay

Luis Martinez lidera el departamento de Data Science en Openpay, desarrollando e implementando modelos de ML para la detección de fraude en comercio electrónico en México y LatAm. Previamente trabajó 7 años en la industria de la aviación y la energía renovable, desarrollando analíticos para GE Digital y NarrativeWave.

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Taller de Driverless AI: Aprende Machine Learning Automático a Gran Escala (Video)
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Taller de Driverless AI: Aprende Machine Learning Automático a Gran Escala (Presentación)
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