Hyperparameter Tuning with Neural Network Intelligence

4.7
estrellas

36 calificaciones

ofrecido por

2826 ya inscrito

En este proyecto guiado, tú:

Create and run hyperparameter tuning experiments using NNI

2 hours
Intermedio
No se necesita descarga
Video de pantalla dividida
Inglés (English)
Solo escritorio

In this 2-hour long guided project, we will learn the basics of using Microsoft's Neural Network Intelligence (NNI) toolkit and will use it to run a Hyperparameter tuning experiment on a Neural Network. NNI is an open source, AutoML toolkit created by Microsoft which can help machine learning practitioners automate Feature engineering, Hyperparameter tuning, Neural Architecture search and Model compression. In this guided project, we are going to take a look at using NNI to perform hyperparameter tuning. Please note that we are going to learn to use the NNI toolkit for hyperparameter tuning, and are not going to implement the tuning algorithms ourselves. We will use the popular MNIST dataset and train a simple Neural Network to learn to classify images of hand-written digits from the dataset. Once a basic script is in place, we will use the NNI toolkit to run a hyperparameter tuning experiment to find optimal values for batch size, learning rate, choice of activation function for the hidden layer, number of hidden units for the hidden layer, and dropout rate for the dropout layer. To be able to complete this project successfully, you should be familiar with the Python programming language. You should also be familiar with Neural Networks, TensorFlow and Keras. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que desarrollarás

  • Deep Learning

  • Artificial Neural Network

  • Machine Learning

  • automl

  • hyperparameter tuning

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  1. Introduction

  2. Rhyme Interface

  3. Load Data

  4. Create Model

  5. Model Training

  6. Hyperparameter Search Space

  7. Creating and Running the Experiment

  8. Final Results

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Reseñas

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Preguntas Frecuentes

Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.

Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.

Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.

Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.

Los proyectos guiados no son elegibles para reembolsos. Ver nuestra política de reembolso completo.

La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.

El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.

En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.

Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.

Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.