Học máy Prototyping với Watson Studio AutoAI

Trong thế giới khoa học dữ liệu nhanh chóng, việc xây dựng và kiểm tra nhanh chóng các mô hình học máy là rất quan trọng để thành công. Chương trình này sẽ dạy bạn cách tận dụng Watson Studio AutoAI để tự động hóa các công đoạn học máy từ đầu đến cuối, từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai mô hình. Bạn sẽ hiểu cách tạo mẫu nhanh chóng các mô hình hiệu suất cao mà không cần viết mã rộng rãi. Bạn sẽ học được: - Hiểu được các khái niệm cốt lõi của học máy tự động và tạo mẫu nhanh - Cấu hình các thí nghiệm AutoAI của Watson Studio để tự động hấp thụ và phân tích các tập dữ liệu - Apply tự động hóa feature engineering để tối ưu hóa model inputs - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số chính và chọn đường ống tốt nhất - Tìm hiểu các khái niệm MLOps cơ bản để triển khai và giám sát các mô hình tự động của bạn Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và các nguyên tắc chuẩn bị dữ liệu trước khi đi qua việc thiết lập từng bước của một thí nghiệm AutoAI, phân tích các đường ống được tạo ra, và học cách xuất khẩu các mô hình của bạn để sản xuất. Chương trình này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và nhà phát triển tham vọng tìm kiếm để tăng tốc các luồng công việc học máy của họ, mà không cần lập trình trước hoặc kinh nghiệm học máy tiên tiến.