Машинное обучение без программирования: практическое построение и оптимизация моделей

Вам не нужно быть инженером-программистом или экспертом по Python, чтобы воспользоваться возможностями искусственного интеллекта. Этот курс познакомит вас с миром визуального машинного обучения без написания кода, позволяя создавать и развертывать модели предсказания с помощью интуитивно понятных графических интерфейсов. Прочитав это всеобъемлющее руководство, вы превратитесь из абсолютного новичка в уверенного специалиста, способного готовить данные, обучать различные алгоритмы машинного обучения и оценивать производительность модели с помощью стандартных визуальных инструментов. Что вы узнаете: - Понять основные концепции машинного обучения и основную терминологию перед работой с данными. - Подготовка и очистка наборов данных с использованием современных визуальных рабочих процессов подготовки данных. - Обучение классификации и регрессионных моделей с использованием автоматизированных платформ машинного обучения. - Оптимизация производительности модели путем настройки гиперпараметров с помощью простых графических настроек. - Управление ограничениями ресурсов и оценка таких параметров модели, как точность, точность и восстановление. - Развертывание и оптимизация завершенных моделей для принятия решений в реальном мире. Вы начнете с освоения основных определений и основных концепций машинного обучения, а затем перейдете к поэтапным письменным обзорам подготовки визуальных данных и автоматизированной подготовки моделей. Курс завершается практическими стратегиями оценки, устранения неполадок и эффективного развертывания моделей. Этот текстовый курс предназначен для бизнес-аналитиков, менеджеров по продуктам и новичков, которые хотят применить машинное обучение в своих проектах, не пишу код. Не требуется предварительного программирования или опыта в области математики. Начните свой путь к машинному обучению без программирования уже сегодня.