SAS Visual Data Mining and Machine Learning
| Nazwa szkolenia | Poziom szkolenia | Rodzaj szkolenia |
|---|---|---|
|
SAS Viya and R Integration for Machine Learning
In this course, you learn to use the R API to take control of SAS Cloud Analytic Services (CAS) actions from Jupyter Notebook. You learn to upload data into the in-memory distributed environment, analyze data, and create predictive models in CAS using familiar R functionality via the SWAT (SAS Wrapper for Analytics Transfer) package. You then learn to download results to the client and use native R syntax to compare models. |
3 zaawansowany |    |
|
SAS Viya and Python Integration for Machine Learning
In this course, you learn to use the Python API to take control of SAS Cloud Analytic Services (CAS) actions from Jupyter Notebook. You learn to upload data into the in-memory distributed environment, analyze data, and create predictive models in CAS using familiar Python functionality via the SWAT (SAS Wrapper for Analytics Transfer) package. You then learn to download results to the client and use native Python syntax to compare models. |
3 zaawansowany | |
|
Uczenie głębokie z wykorzystaniem oprogramowania SAS Viya
Kurs ten wprowadza kluczowe elementy uczenia głębokiego. Nauczysz się jak budować głębokie sieci sprzężenia zwrotnego, sieci konwolucyjne, rekurencyjne i warianty odszumiania autokoderów. Sieci neuronowe są wykorzystywane do rozwiązywania problemów, które obejmują tradycyjną klasyfikację, klasyfikację obrazu i wyniki zależne od sekwencji. Kurs zawiera mieszankę teorii i zastosowań praktycznych. Realne problemy są włączone w celu wzmocnienia zrozumienia kluczowych pojęć. Opisane i zademonstrowane są metody poszukiwania hiperparametrów w celu znalezienia optymalnego zestawu modeli głębokiego uczenia się. Uczenie się poprzez transfer jest uwzględnione, ponieważ pojawienie się tej dziedziny okazało się obiecujące w procesie głębokiego uczenia się. Wreszcie, na szkoleniu uczymy, jak dostosować SASowy model głębokiego uczenia się do badania nowych obszarów głębokiego uczenia maszynowego. |
3 zaawansowany |  |
|
Modele oparte o drzewa decyzyjne w SAS Viya
Drzewa decyzyjne i modele oparte na drzewach są nadzorowanymi modelami uczenia się stosowanymi w przypadku problemów związanych z klasyfikacją i regresją. Kurs ten obejmuje wszystko, od używania pojedynczego drzewa do bardziej zaawansowanych metod baggingowych i boostingowych w SAS Viya. Kurs obejmuje dyskusje na temat modeli predykcyjnych o strukturze drzewa oraz metodologię wzrostu, przycinania i oceny drzew decyzyjnych, modeli lasów losowych i boostingu gradientowego. Kurs wyjaśnia również las izolacyjny (bezobsługowy algorytm uczenia się do wykrywania anomalii), las głęboki (alternatywa dla głębokiego uczenia się w sieci neuronowej) oraz drzewa regresji wzmocnione gradientem Poisson i Tweedy. Ponadto pokazanych jest wiele z pomocniczych zastosowań drzew, takich jak analiza danych eksploracyjnych, redukcja wymiarów i imputacja brakujących wartości. Demonstrowane jest także uruchomienie kodów open source w SAS Viya |
4 ekspert | |
|
Zaawansowane uczenie maszynowe z użyciem SAS Viya
Kurs uczy, jak zoptymalizować wydajność modeli predykcyjnych poza podstawami poprzez wdrożenie różnych technik pozyskiwania i obróbki danych. Kurs kontynuuje rozwój modeli uczenia nadzorowanego, który rozpoczął się w kursie SAS Viya: Uczenie maszynowe z wykorzystaniem Model Studio i rozszerza go o modelowanie złożone. Omawiane jest również uruchamianie modeli uczenia nienadzorowanego i półnadzorowanego. W tym kursie dowiesz się, jak wykonać inżynierię cech i grupowanie zmiennych, jak wstępnie przetwarzać zmienne nominalne i wykrywać anomalie. Kurs wykorzystuje Model Studio, interfejs przepływu potokowego w SAS Viya, który umożliwia przygotowanie, rozwijanie, porównywanie i wdrażanie zaawansowanych modeli analitycznych. Omawiane jest również importowanie i uruchamianie modeli zewnętrznych w Model Studio, w tym modeli open-source. Zademonstrowano również możliwości automatyzacji SAS Viya na każdym poziomie uczenia maszynowego, a następnie przedstawiono kilka wskazówek i trików dotyczących Model Studio. Samokształcenie e-learningowe obejmuje:
|
4 ekspert | |
|
Visual Data Mining i Machine Learning w SAS Visual Analytics
To szkolenie daje teoretyczne podstawy i praktyczne doświadczenie w pracy z narzędziem SAS Visual Data Mining i Machine Learning poprzez interfejs SAS Visual Analytics. Kurs pokrywa tematy związane z wizualizacją różnych technik uczenia maszynowego, oceny modeli i wdrażania modeli w sposób interaktywny.
|
4 ekspert | |