Прототипирование машинного обучения с помощью Watson Studio AutoAI

В динамичном мире науки о данных быстрое создание и тестирование моделей машинного обучения имеет решающее значение для успеха. Автоматизированное машинное обучение (AutoML) позволяет обойти повторяющиеся задачи кодирования, чтобы вы могли сосредоточиться на решении реальных бизнес-задач. В этом курсе вы узнаете, как использовать AutoAI в Watson Studio для автоматизации полного цикла машинного обучения, от подготовки данных до развертывания модели. Вы узнаете о том, как быстро создавать прототипы высокопроизводительных моделей без написания большого количества кода. Что вы узнаете: - Понять основные концепции автоматизированного машинного обучения и быстрого прототипирования - Настройте эксперименты Watson Studio AutoAI для автоматического приема и анализа наборов данных - Применение автоматизированной инженерии особенностей для оптимизации входных данных модели - Оценка производительности модели с использованием ключевых метрик и выбор наилучшего конвейера - Изучите основные концепции MLOps для развертывания и мониторинга автоматизированных моделей Вы начнете с основополагающей терминологии и принципов подготовки данных, а затем пройдете пошаговую настройку эксперимента AutoAI, проанализируете созданные конвейеры и научитесь экспортировать свои модели в производство. Этот курс предназначен для начинающих ученых, аналитиков и разработчиков, которые хотят ускорить свои рабочие процессы машинного обучения, без предварительного программирования или продвинутого опыта машинного образования. Начните читать сегодня, чтобы овладеть автоматизированным прототипированием машинного учения.