Машинное обучение без программирования с Azure ML Studio

Машинное обучение меняет отрасли, но вам не нужно быть инженером программного обеспечения, чтобы воспользоваться его мощью. С современными инструментами перетаскивания каждый может создавать и развертывать высокопроизводительные модели предсказания для решения сложных бизнес-проблем. Этот текстовый курс поможет вам освоить весь рабочий процесс машинного обучения с использованием Azure ML Studio. Вы начнете с овладения основными концепциями и терминологией машинного образования, а затем пройдете пошаговый процесс импорта данных, очистки наборов данных и обучения моделей обучения под наблюдением, а также оценки их производительности. К концу этого курса вы будете уверенно разрабатывать конвейеры классификации и регрессии, которые превращают необработанные данные в практические бизнес-прогнозы. Что вы узнаете: - Понять основные концепции машинного обучения, включая обучение с наблюдением, классификацию и регрессию. - Очистка и подготовка необработанных наборов данных путем устранения недостающих значений, выбора ключевых характеристик и разделения данных. - Построьте предсказывающие модели используя интуитивный визуальный интерфейс трубопровода лазурной студии ML. - Оценка производительности модели с использованием ключевых показателей, таких как точность, точность и средняя абсолютная ошибка. - Развертывание обученных моделей в качестве веб-сервисов для генерации прогнозов в реальном времени. - Применять современные принципы ответственного ИИ, оценивая справедливость модели и понимание основного дрейфа данных. Курс начинается с основных теоретических понятий, а затем вы пройдете через практические, поэтапные письменные учебники с использованием реальных сценариев. Вы будете следовать логическим конвейерам от первоначального ввода данных до окончательного развертывания и оценки модели. Этот курс предназначен для бизнес-аналитиков, менеджеров по продуктам и начинающих специалистов по данным без опыта кодирования. Не требуется предварительного программирования или опыта в области математики. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу машинного обучения и принять решения, основанные на данных, в вашей организации.