Prototyping für maschinelles Lernen mit Watson Studio AutoAI

In der schnelllebigen Welt der Data Science ist die schnelle Erstellung und das Testen von Machine Learning-Modellen entscheidend für den Erfolg.Mit automatisiertem Machine Learning (AutoML) können Sie sich auf die Lösung realer Geschäftsprobleme konzentrieren. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Watson Studio AutoAI nutzen, um die End-to-End-Machine-Learning-Pipeline von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung zu automatisieren und schnell leistungsstarke Modelle zu erstellen, ohne umfangreichen Code schreiben zu müssen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte des automatisierten maschinellen Lernens und des Rapid Prototyping - Konfigurieren Sie Watson Studio AutoAI-Experimente, um Datensätze automatisch zu erfassen und zu analysieren - Anwenden von automatisiertem Feature Engineering zur Optimierung von Modelleingabe - Bewerten Sie die Modellleistung anhand von Schlüsselmetriken und wählen Sie die beste Pipeline aus - Erkunden Sie grundlegende MLOps-Konzepte, um Ihre automatisierten Modelle bereitzustellen und zu überwachen Sie beginnen mit grundlegender Terminologie und Datenaufbereitungsprinzipien, bevor Sie den Schritt-für-Schritt-Aufbau eines AutoAI-Experiments durchlaufen, die generierten Pipelines analysieren und lernen, wie Sie Ihre Modelle für die Produktion exportieren. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Scientists, Analysten und Entwickler, die ihre Machine Learning-Workflows beschleunigen möchten, ohne dass vorherige Programmierkenntnisse oder fortgeschrittene Machine Learning Erfahrung erforderlich sind.Lesen Sie noch heute, um das automatisierte Machine Learning Prototyping zu meistern.