コースのカリキュラム

    1. コースへようこそ

    2. 本コースの使用方法

    3. 最初に

    1. 新しい機械学習プロジェクトのワークフロー

    2. 探索的解析用のデータ処理

    3. W&Bでの探索的データ解析

    4. モデルトレーニング用のデータの準備

    5. ベースラインモデルのトレーニング

    6. レッスンの要約

    7. 学習内容のテスト

    8. アサインメント 1

    1. ベースラインからの発展

    2. 実験の再現

    3. 実験のコードの整理

    4. スイープでモデルを最適化

    5. 実験からインサイトを得る

    6. レッスンの要約

    7. 学習内容のテスト

    8. アサインメント 2

    1. モデル評価の概要

    2. データの分割

    3. データ漏洩の回避

    4. 評価メトリクスの選択

    5. 評価のベストプラクティス

    6. モデルレジストリの使用

    7. 評価の実施

    8. エラー分析

    9. モデル診断

    10. テストセットを使った作業

    11. レッスンの要約

    12. 学習内容のテスト

    13. アサインメント 3

    1. おめでとうございます！次は…

    2. その他のリソースがあります

    3. 終了前に…

このコースについて

  • 無料
  • 35のレッスン
  • 3時間の動画コンテンツ

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あなたの目標

無料のWeights & Biasesコースに登録すると学べること：

  • モデル開発の加速化および拡張

  • 生産性の改善

  • 再現性の確保

  • より優れたモデルのを短時間でトレーニングする方法

コース概要

  • ベストプラクティスの機械学習ワークフロー

  • W&Bでのテーブルとレポートを使った探索的データ解析

  • W&Bのアーティファクトとモデルレジストリによるデータセットとモデルのバージョン管理

  • 実験のトラッキングと分析

  • スイープによるハイパーパラメーター最適化の自動化

  • 再現性とエンタープライズレベルのガバナンスを徹底するモデル評価技法

インストラクター

Hamel Husain

機械学習エンジニア

Hamel Husainは現在、fast.aiの客員起業家であり、データサイエンティストや機械学習エンジニア向けのツールを構築しています。Hamelはこれまで、Airbnb、DataRobot、GitHubといった企業で多岐にわたる機械学習製品やインフラを手掛けてきました。Hamelは、Metaflow、Kubeflow、Jupyter、Great Expectationsなどのオープンソースにおけるデータやインフラツールの開発に貢献してきました。またHamelは10年以上のキャリアを持つコンサルタントでもあり、データサイエンスを駆使し、レストラン、エンターテインメント、テレコミュニケーション、小売産業においてビジネスの改善に努めてきました。

Thomas Capelle

機械学習エンジニア

Thomas Capelleは、Weights & Biasesの機械学習エンジニアでグロースチームに携わっています。彼は、fastaiライブラリの構築に貢献し、wandb/事例レポジトリを管理しています。彼はMLOps、インダストリー向けのwandbアプリケーション、その他ディープラーニング全般にフォーカスを置いています。かつては、SteadySunでディープラーニングを駆使してソーラーエネルギーの短期予測の解決に取り組んでいました。また、都市計画、組み合わせ最適化、交通経済学、応用数学に携わった経歴の持ち主です。

Darek Kłeczek

機械学習エンジニア

Darek KłeczekはWeights & Biasesの機械学習エンジニアで、W&B教育プログラムのリーダーです。以前は、サプライチェーン、製造、法務、営業ユースケースにわたって機械学習を活用していました。また、P&Gでの機械学習の運用化にも取り組んでいました。Darekは、BERTとGPT言語モデルの初のポーランド語版の開発に貢献し、現在はポーランド語のNLPコミュニティのリーダーです。彼は、Kaggleコンペの優勝者で、Kaggleマスターを3度受賞していまです。

MLOps認証の取得はW&Bから

原則に基づいたワークフローを応用して、実世界のの機械学習問題を解決するスキルを証明しましょう

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