Создание конвейеров данных ML и передача аналитических данных искусственного интеллекта

Разработка моделей машинного обучения – это только половина битвы; реальная проблема заключается в том, чтобы наполнить их высококачественными данными и объяснить их предсказания заинтересованным сторонам. Преодоление разрыва между обработкой необработанных данных и принятием бизнес-решений является критическим навыком для любого начинающего специалиста по данным. В этом текстовом курсе вы узнаете основные понятия конвейеров данных машинного обучения и научитесь переводить сложные технические показатели в понятные бизнес-показатели. Вы узнаете, как структурировать рабочие процессы данных, внедрять современные методы инженерии функций и эффективно доводить результаты, полученные с помощью искусственного интеллекта, до нетехнической аудитории. Что вы узнаете: - Понять основные этапы конвейеров машинного обучения, от ввода данных до мониторинга модели. - Применять современные методы разработки признаков и предварительной обработки данных для подготовки наборов данных к обучению. - Настроить надежные конвейеры данных с использованием современных библиотек данных и концепций оркестрации. - Переводите сложные метрики машинного обучения, такие как точность, восстановление и кривые ROC, в бизнес-результаты. - Разрабатывать четкие письменные описания данных, которые согласовывают технические выводы с целями организации. - Практика выявления проблем качества данных и осуществления проверок достоверности для обеспечения надежности трубопровода. Курс начинается с основных определений и основных архитектур конвейера, прежде чем перейти к практическим методологиям очистки, проектирования и проверки данных. Наконец, вы изучите основы структурированного общения, научитесь представлять производительность модели и прогнозы в убедительном, удобном для бизнеса формате. Этот курс предназначен для новичков, энтузиастов данных и начинающих практиков машинного обучения, и не требует предыдущего опыта работы со сложной архитектурой конвейера. Начните читать сегодня, чтобы овладеть потоком данных машинного обучения и стать высокоэффективным переводчиком аналитических данных ИИ.