fbpx

Бесплатно онлајн предавање

Automated Data Science

Запознај се со Automated Data Science, односно автоматизација на самиот Data Science процес,
со помош на Machine Learning Pipelines и Microservices архитектура

Play Video

Што претставува ова предавање?

Размислуваш како да го скратиш времето потребно за решавање на проблеми во Data Science?

Одговорот е автоматизација. Но, предуслов за автоматизација е структура, па затоа најпрво ќе започнеме со Data Science процесот. Овој процес содржи шест фази: Domain Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, и Deployment. И секако, секоја фаза има повеќе задачи. Целта на ова предавање е да научиш повеќе  за сите шест фази, и нивните задачи.

Machine Learning е компонента во фазата Modeling. Automated Machine Learning (AutoML) е област
која покрива разни теории и практични алатки за автоматизација на Machine Learning,
додека Automated Data Science е поширока област за максимизација на автоматизација на целиот процес.

На ова предавање, инструкторот Стефан Ставрев ќе те запознае со таканаречените ML Pipelines, како DAG графови од OOP оператори (reusable components), структурата и хиерархијата на тие оператори, платформи како Rapid Miner, DataRobot, Dataiku, KNIME и H20 и на крај ќе направи споредба на двата начини за креирање на pipelines: преку coding во Python или GUI-based (со Rapid Miner).

Покрај тоа, Стефан ќе ни објасни што значи соодветна инфраструктура за сево ова и како нашите pipelines да ги направиме portable, scalable, reproducible и reusable.

Aвтор на книгите “Foundations of ML” и “Automated Data Science And Artificial General Intelligence”.

Стефан Ставрев

Software Engineer во Musala Soft Основач на AI startup Jadro.AI.

ШТО MOЖЕШ ДА ОЧЕКУВАШ ОД ПРЕДАВАЊЕТО?

The Data Science Process

Научи ја структурата на овој процес за автоматизација кој се состои од 6 фази: Domain Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation & Deployment.

Machine Learning Pipelines

Во овој дел ќе се фокусираме на ML pipelines како DAG графови од OOP оператори (reusable components). Ќе научиме повеќе за операторите, нивната организација, ќе разгледаме различни платформи и ќе ги споредиме начините за креирање на pipelines.

Containerized Microservices

Нашите pipelines треба да ги имаат следните својства: portable, scalable, reproducible, reusable. За различни таскови можеме да користиме различни технологии. Затоа ќе направиме осврт на и на Microservices архитектура, Docker и Kubernetes.

Q&A

Во текот на предавањето ќе имаме Q&A сесија во која ќе можеш во реално време да му поставуваш прашања на инструкторот

ONLINE АКАДЕМИЈА ЗА DATA SCIENCE

Стани дел од најтемелната 12 месечна програма
што ќе ти донесе успешна и високо платена кариера

Пријави се на бесплатното онлајн предавање "UX Design is everywhere"

Пријави се на бесплатното онлајн предавање "Facebook for ecommerce – Best practices"

Пријави се на бесплатното онлајн предавање "Design Kitchen"

Пријави се на бесплатното онлајн предавање "Како до успешен Data Science резултат на Kaggle?"

Пријави се на бесплатната Live Q&A сесија: "Дознај сè што те интересира за UX/UI дизајн!"

Пријави се на бесплатното онлајн предавање "Evolution of the Web"

Пријави се на бесплатното онлајн предавање "Absurd Design Speaks Louder"

Пријави се на бесплатното онлајн предавање "Основи на мануелно и автоматско тестирање"

Register for the free online lecture "Absurd design speaks louder"

Пријави се на бесплатното онлајн предавање "Кои UX/UI алатки треба да ги знам?"

Пријави се на бесплатното онлајн предавање ds

Пријави се на бесплатното онлајн предавање