Автоматизация конвейеров ML для повышения производительности с помощью scikit-learn

Рабочие процессы машинного обучения, выполняемые вручную, подвержены ошибкам, их трудно воспроизводить, а масштабировать их сложно. Переход от изолированных кодовых сценариев к автоматизированным конвейерам является ключом к созданию надежных, высокопроизводительных систем машинного обучения. В этом текстовом курсе вы узнаете, как структурировать рабочие процессы машинного обучения в надежные автоматизированные конвейеры. Вы перейдете от написания повторяющегося кода предварительной обработки к проектированию чистых, воспроизводимых конвейеров, которые автоматически обрабатывают преобразование данных, обучение модели и настройку гиперпараметров. Что вы узнаете: основные понятия конвейера машинного обучения и ключевая терминология перед написанием кода; создание сквозных конвейеров с помощью scikit-learn для автоматизации предварительной обработки данных и масштабирования функций; настройка настройки гиперпараметров в автоматизированных рабочих процессах для поиска наиболее эффективных моделей; применение методов проверки конвейерной обработки Интеграция современных методов, таких как тестирование потоков данных и базовое отслеживание моделей для надежного развертывания. Курс начинается с основных понятий и терминологии конвейера, а затем проводит вас через практические примеры кода для создания, настройки и оценки ваших собственных автоматизированных рабочих процессов. Вы прочтете подробные объяснения и изучите практические шаблоны кода scikit-learn, которые вы сможете сразу же применить к своим собственным данным. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных и разработчиков программного обеспечения, которые не знакомы с конвейерами машинного обучения и хотят писать более чистый, готовый к производству код. Предыдущий опыт работы с трубопроводами не требуется. Начните читать сегодня, чтобы преобразовать ручные рабочие процессы обработки данных в автоматизированные, высокопроизводительные конвейеры машинного обучения.