AutoML для классификации: поиск наилучшей модели с помощью Python

Ручное тестирование десятков алгоритмов машинного обучения для поиска наилучшей модели классификации занимает много времени и подвержено методу проб и ошибок. Автоматизированное машинное обучение (AutoML) упрощает этот процесс, автоматически обучая и настраивая несколько моделей, чтобы найти наиболее эффективную для вашего набора данных. В этом текстовом курсе вы узнаете, как использовать SDK Python для настройки и выполнения задач классификации AutoML, что изменит ваш подход к выбору моделей. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций AutoML и терминологии классификации - Настройка заданий классификации AutoML с использованием современного SDK Python - Подготовка и форматирование наборов данных для автоматизированных тренировочных конвейеров - Анализировать тренировочные прогонки и оценивать производительность модели с использованием ключевых метрик, таких как ROC-AUC и F1-скорость - Выявление и регистрация наиболее эффективной модели классификации для ее внедрения - Применение передовой практики для обработки несбалансированных данных в рамках автоматизированных рабочих процессов Начиная с ключевых определений и основных понятий, этот курс пошагово провождает вас через письменные объяснения и практические фрагменты кода. Вы узнаете, как инициализировать SDK, определить параметры обучения, запустить эксперименты и интерпретировать результаты, чтобы выбрать абсолютно лучшую модель. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, начинающих ученых данных и разработчиков, которые хотят упростить свои рабочие процессы машинного обучения. Не требуется предыдущего опыта в области машинного обучения, хотя рекомендуется базовое знание Python. Начните автоматизировать рабочие процессы машинного обучения и находить лучшие модели классификации уже сегодня.