An emerging trend in AI is the availability of technologies in which automation is used to select a best-fit model, perform feature engineering and improve model performance via hyperparameter optimization. This automation will provide rapid-prototyping of models and allow the Data Scientist to focus their efforts on applying domain knowledge to fine-tune models. This course will take the learner through the creation of an end-to-end automated pipeline built by Watson Studio鈥檚 AutoAI experiment tool, explaining the underlying technology at work as developed by IBM Research. The focus will be on working with an auto-generated Python notebook. Learners will be provided with test data sets for two use cases.
Machine Learning Rapid Prototyping with IBM Watson Studio
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Machine Learning Rapid Prototyping with IBM Watson Studio
Dozenten: Mark J Grover
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Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.2
(15听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Stufe Mittel
Einige einschl盲gige Kenntnisse erforderlich
8 Stunden zu vervollst盲ndigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: IBM Cloud
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Automation
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In this module, you'll learn about the developing landscape of AutoAI technologies. You'll also become familiar with the Watson Studio platform in order to be able to perform your own AutoAI Experiments. After observing the AutoAI tool build prototypes for two use cases, you will try out the tool for yourself to build additional prototypes.聽
Das ist alles enthalten
7 Videos14 Lekt眉ren4 Aufgaben
In this module, you will learn about the automated data preparation techniques performed by AutoAI and get a chance to experiment with different settings for data preprocessing in the AutoAI-generated Python notebook. You'll also learn about the procedure for automated model selection and experiment using different models on the datasets.聽
Das ist alles enthalten
9 Videos11 Lekt眉ren3 Aufgaben
In this module, you will learn about the algorithm for automated feature engineering and perform some exploratory data analysis to try to understand why the algorithm performed particular feature transformations. You'll also learn about sophisticated methods for optimizing hyperparameters and explore hyperparameter tuning on the datasets using the AutoAI-generated Python notebook.聽
Das ist alles enthalten
9 Videos11 Lekt眉ren3 Aufgaben
In this module, you will evaluate prototypes using the different evaluation metrics calculated by the AutoAI tool. You will also deploy the prototype for testing using the Watson Machine Learning API.聽
Das ist alles enthalten
4 Videos9 Lekt眉ren3 Aufgaben1 peer review
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Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥�
Jennifer J.
Lernender seit 2020
鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥�
Larry W.
Lernender seit 2021
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Chaitanya A.
鈥濵an lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei 糖心vlog官网观看 kann ich ohne Grenzen lernen.鈥�
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NB
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Gepr眉ft am 14. Sep. 2020
Very much informative and useful with hands on excercise
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