AI & Machine Learning Professional

Machine Learning Using SA SAS ^® Viya ^®
КУРС 1

Этот курс охватывает теоретические основы различных методов, связанных с моделями машинного обучения. Серия демонстраций и упражнений используется для закрепления всех концепций и аналитического подхода к решению бизнес-задач. Кроме того, определен бизнес-кейс, который поможет участникам пройти все этапы аналитического жизненного цикла: от понимания проблемы до развертывания модели, через подготовку данных, отбор признаков, обучение, проверку и оценку модели. Этот курс является основой учебной программы SAS Visual Data Mining и Machine Learning. Используется Model Studio, интерфейс диаграмм в SAS Viya, который позволяет вам создавать, сравнивать и развертывать расширенные аналитические модели.

SAS ^® Visual Text Analysis in SAS ^® Viya ^®
КУРС 1

В курсе рассматриваются 5 компонентов Visual Text Analytics: парсинг, извлечение сущностей и фактов, тематическое моделирование, категоризация текстов и анализ тональности. Текст подвергается предварительному анализу для извлечения значимых тематик из корпуса документов. Сложные лингвистические запросы конструируются для поиска специальной информации. Интегрированное решение разрабатывается путем объединения экспертных правил, ориентированных на предметную область, с результатами машинного обучения для извлечения тематик и категорий. Курс включает в себя практикум по SAS Viya в распределенной среде обработки данных..

Глубокое обучение с использованием ПО SAS^®

КУРС 2

Курс призван познакомить слушателя с основами методов глубокого обучения. Вы узнаете как строить свёрточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и нейронные сети прямого распространения.Глубокие нейронные сети имеют широкий спектр применения от задач классификации и регрессии на структурированных данных, до классификации изображений и работы с текстовыми данными или временными рядами.Также, в курсе будут рассмотрены практические подходы, позволяющие обучать нейронные сети быстро и эффективно осуществлять поиск гиперпараметров моделей, для получения лучших результатов.

Прогнозирование с использованием SAS ^® Viya ^® : Model Studio 3,4

КУРС 3

Этот курс предоставляет собой практический обзор функциональности прогнозирования в Model Studio, компоненте SAS Viya. Он начинается с демонстрации того, как загрузить данные в память и графически отобразить временные ряды. Объясняется понятие атрибутов (переменные-классификаторы) временных рядов и принцип работы с ними в графическом интерфейсе. Затем курс охватывает основы использования конвейеров для генерации прогнозов и выбора лучших конвейеров в проекте. Он также научит вас, как включить в проект крупномасштабные методы прогнозирования. К ним относятся создание иерархий данных, согласование прогнозов, переопределения и лучшие практики, связанные с выбором модели прогнозирования.

Основы оптимизации для Data science и Artificial Intelligence

КУРС 4

Курс посвящен решению линейных, нелинейных и линейных смешанно-целочисленных задач с применением SAS Viya. Участники курса изучат, как грамотно формулировать оптимизационные задачи и как их эффективно решать, используя множества индексов и массивы. В рамках курса разбираются примеры формулирования задачи о диете и составления оптимального портфеля. Материалы курса закрепляются на практике с применением процедуры optmodel.