Prototypowanie uczenia maszynowego za pomocą Watson Studio AutoAI

W dynamicznym świecie nauki o danych szybkie tworzenie i testowanie modeli uczenia maszynowego ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia sukcesu.Automatyczne uczenie maszynowe (AutoML) pozwala ominąć powtarzalne zadania kodowania, dzięki czemu można skupić się na rozwiązywaniu rzeczywistych problemów biznesowych. Ten kurs uczy, jak wykorzystać Watson Studio AutoAI do automatyzacji kompleksowego potoku uczenia maszynowego, od przygotowania danych po wdrożenie modelu.Zrozumiesz, jak szybko prototypować wysokowydajne modele bez pisania obszernego kodu. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia zautomatyzowanego uczenia maszynowego i szybkiego prototypowania - Skonfiguruj eksperymenty Watson Studio AutoAI, aby automatycznie pobierać i analizować zestawy danych - Zastosuj zautomatyzowaną inżynierię funkcji, aby zoptymalizować wejścia modelu - Oceń wydajność modelu za pomocą kluczowych wskaźników i wybierz najlepszy rurociąg - Poznaj podstawowe koncepcje MLOps, aby wdrażać i monitorować zautomatyzowane modele Zaczniesz od podstawowej terminologii i zasad przygotowywania danych, a następnie przejdziesz krok po kroku przez konfigurację eksperymentu AutoAI, analizę wygenerowanych potoków i nauczenie się, jak eksportować modele do produkcji. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców, analityków i programistów, którzy chcą przyspieszyć przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym, bez wcześniejszego programowania lub zaawansowanego doświadczenia w uczeniu maszyn.