Automated Machine Learning: Guide to AutoML Tools and Workflows
Learn how to automate model selection, hyperparameter tuning, and deployment using modern AutoML tools and MLOps practices.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Building machine learning models manually can be time-consuming, requiring endless trial and error to find the right algorithms and parameters. Automated Machine Learning (AutoML) changes this by streamlining the entire workflow, allowing you to build high-performing models quickly and efficiently.
This text-based course guides you from the fundamental concepts of machine learning automation to practical implementation. You will understand how to leverage modern AutoML libraries and tools to automate data preprocessing, feature engineering, model selection, hyperparameter optimization, and eventual deployment. By the end of this course, you will be able to design and evaluate automated pipelines that save time and improve model performance.
What you'll learn:
- Understand the core concepts, benefits, and foundational terminology of Automated Machine Learning (AutoML).
- Automate data preprocessing and feature engineering steps to prepare raw datasets for modeling.
- Compare and select the best machine learning algorithms automatically for classification and regression tasks.
- Optimize hyperparameters using modern search techniques and automated tuning libraries.
- Evaluate model performance using robust metrics and automated validation strategies.
- Integrate AutoML pipelines into modern MLOps workflows for continuous deployment and monitoring.
You will start by learning the basic definitions and theoretical foundations of machine learning automation before exploring popular open-source AutoML frameworks. Through clear written explanations and practical code examples, you will learn how to configure, run, and evaluate automated pipelines.
This course is designed for beginners, aspiring data scientists, and developers who want to understand machine learning automation. No prior experience with complex machine learning algorithms is required, though a basic familiarity with Python is helpful.
Start reading today to simplify your machine learning workflow and build models faster with AutoML.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 36 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Основы аналитической комбинаторики: анализ алгоритмов и данных
Сертификат
Практика
₾40.00
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Моделирование предсказаний с помощью машинного обучения для начинающих
Сертификат
Практика
₾40.00
→
🔥 Востребован
🎓 С сертификатом
Основы Data Mining: Практические методы для начинающих
Сертификат
Практика
₾40.00
→
⚡ Лучший для старта
🎓 С сертификатом
Финансовые данные для принятия решений
Сертификат
Практика
₾40.00
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство