Prototypage de Machine Learning avec Watson Studio AutoAI

Dans le monde trépidant de la science des données, la construction et le test rapides de modèles de machine learning sont cruciaux pour le succès. Le machine learning automatisé (AutoML) vous permet de contourner les tâches de codage répétitives afin que vous puissiez vous concentrer sur la résolution de problèmes commerciaux réels. Ce cours vous enseigne comment exploiter Watson Studio AutoAI pour automatiser le pipeline de machine learning de bout en bout, de la préparation des données au déploiement du modèle. Vous comprendrez comment prototyper rapidement des modèles performants sans écrire de code excessif. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning automatisé et du prototypage rapide - Configurer les expériences Watson Studio AutoAI pour ingérer et analyser automatiquement des jeux de données - Appliquer l'ingénierie automatisée des caractéristiques pour optimiser les entrées du modèle - Évaluer les performances du modèle à l'aide de métriques clés et sélectionner le meilleur pipeline - Explorer les concepts de base de MLOps pour déployer et surveiller vos modèles automatisés Vous commencerez par la terminologie fondamentale et les principes de préparation des données avant de parcourir la configuration étape par étape d'une expérience AutoAI, d'analyser les pipelines générés et d'apprendre à exporter vos modèles pour la production. Ce cours est conçu pour les aspirants scientifiques des données, analystes et développeurs cherchant à accélérer leurs flux de travail de machine learning, sans nécessiter de programmation préalable ou d'expérience avancée en machine learning. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser le prototypage de machine learning automatisé.