No-Code Machine Learning: Practical Model Building and Optimization (bằng tiếng Anh).

Bạn không cần phải là một kỹ sư phần mềm hoặc một chuyên gia Python để tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Chương trình này giới thiệu bạn đến thế giới học máy trực quan, không mã, cho phép bạn xây dựng và triển khai các mô hình dự đoán bằng cách sử dụng giao diện đồ họa trực quan. Bằng cách đọc qua hướng dẫn toàn diện này, bạn sẽ chuyển từ một người mới bắt đầu tuyệt đối đến một người thực hành tự tin có khả năng chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện các thuật toán học máy đa dạng và đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các công cụ thị giác tiêu chuẩn của ngành. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm học máy cơ bản và thuật ngữ cốt lõi trước khi làm việc với dữ liệu. - Chuẩn bị và dọn dẹp các tập dữ liệu bằng cách sử dụng các luồng dữ kiện hiện đại. - Luyện tập phân loại và mô hình hồi quy sử dụng nền tảng học máy tự động. - Tối ưu hóa hiệu suất mô hình bằng cách điều chỉnh siêu tham số thông qua các thiết lập đồ họa đơn giản. - Quản lý hạn chế tài nguyên và đánh giá các mô hình như chính xác, chính xác và nhớ lại. - Thiết lập và tối ưu hóa các mô hình hoàn thành cho việc ra quyết định trong thế giới thực. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách nắm vững các định nghĩa cơ bản và các khái niệm học máy cơ bản trước khi tiến hành các bước viết từng bước về việc chuẩn bị dữ liệu thị giác và huấn luyện mô hình tự động. Chương trình kết thúc với các chiến lược thực tế để đánh giá, khắc phục sự cố và triển khai mô hình của bạn hiệu quả. Lớp học dựa trên văn bản này được thiết kế đặc biệt cho các nhà phân tích kinh doanh, quản lý sản phẩm và người mới bắt đầu muốn áp dụng học máy vào các dự án của họ mà không cần viết bất kỳ mã nào. Không cần phải lập trình trước hoặc kinh nghiệm toán học cao cấp. Bắt đầu hành trình của bạn vào học máy không mã hóa hôm nay.