Машинное обучение с Qlik AutoML: безкодовое предсказательное моделирование

Машинное обучение больше не является прерогативой программистов или математиков. Теперь вы можете использовать мощь передовых алгоритмов для решения бизнес-проблем и прогнозирования будущих результатов с помощью интуитивно понятных автоматизированных инструментов. Этот курс преобразует вас из новичка в уверенного пользователя автоматизированного машинного обучения. Вы узнаете, как ориентироваться во всем жизненном цикле предсказания, от подготовки наборов данных до интерпретации сложных результатов модели, все через письменные объяснения и практические примеры. Что вы узнаете: - Понять основную терминологию машинного обучения и основополагающие концепции. - Навигация по автоматизированному рабочему процессу машинного обучения от подготовки данных до прогнозирования. - Применять методы инженерии и отбора признаков для повышения качества модели. - Оценка производительности модели с использованием ключевых показателей, таких как точность, точность и восстановление. - Выявление и смягчение потенциальных предвзятостей в автоматизированных моделях для обеспечения этической практики ИИ. - Развертывание обученных моделей для генерации реальных бизнес-прогнозирования. Курс начинается с основных определений и обзора жизненного цикла машинного обучения. Затем вы пройдете технические этапы настройки экспериментов, уточнения моделей и интерпретации драйверов, определяющих поведение данных. Этот курс предназначен для начинающих, аналитиков данных и бизнес-профессионалов, которые хотят использовать машинное обучение без изучения сложных языков программирования или продвинутой статистики. Начните свой путь к автоматизированному машинному обучению уже сегодня.