Qlik AutoML ile Makine Öğrenmesi: Kodsuz Öncelikli Modelleme

Makine öğrenmesi artık uzman kodlayıcılar veya matematikçiler için özel değildir.Şimdi sezgisel, otomatik araçlar kullanarak iş sorunlarını çözmek ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek için gelişmiş algoritmaların gücünü kullanabilirsiniz. Bu kurs sizi otomatik makine öğrenimi konusunda yeni başlayandan güvenilir bir kullanıcıya dönüştürür. Yazılı açıklamalar ve pratik örnekler yoluyla, veri kümelerinizin hazırlanmasından karmaşık model sonuçlarının yorumlanmasına kadar tüm öngörüsel yaşam döngüsünde nasıl yönetileceğini öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Çekirdek makine öğrenimi terminolojisi ve temel kavramları anlamak. - Veri hazırlama ve tahmin etme aşamalarında otomatik makine öğrenimi çalışma akışını yönlendirin. - Model kalitesini artırmak için özellik mühendisliği ve seçim tekniklerini uygulayın. - Model performansını doğruluk, hassasiyet ve hatırlama gibi anahtar metriklerle değerlendirin. - Etik yapay zeka uygulamalarını sağlamak için otomatik modellerdeki potansiyel önyargıları tanımlamak ve azaltmak. - Gerçek dünya iş tahminleri oluşturmak için eğitilmiş modelleri dağıtın. Kurs temel tanımlarla ve makine öğrenimi yaşam döngüsü genel bakışıyla başlar. Ardından deneyleri yapılandırmanın, modelleri iyileştirmenin ve veri davranışlarınızın arkasındaki sürücüleri yorumlamanın teknik safhalarını ilerleteceksiniz. Bu kurs, karmaşık programlama dilleri veya gelişmiş istatistikler öğrenmeden makine öğrenmesini kullanmak isteyen yeni başlayanlar, veri analistler ve iş profesyonelleri için tasarlanmıştır. Önceden kodlama deneyimi gerekmez. Otomatik makine öğrenimi yolculuğunuza bugün başlayın.