Uczenie maszynowe bez kodowania za pomocą usługi Azure ML Studio

Uczenie maszynowe zmienia branże. Nie musisz być inżynierem oprogramowania, aby wykorzystać jego możliwości. Dzięki nowoczesnym narzędziom typu „przeciągnij i upuść” każdy może tworzyć i wdrażać wysokowydajne modele predykcyjne, aby rozwiązywać złożone problemy biznesowe. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez cały proces uczenia maszynowego przy użyciu usługi Azure ML Studio.Zaczniesz od opanowania podstawowych pojęć i terminologii uczenia się maszyn, a następnie przejdziesz krok po kroku przez importowanie danych, czyszczenie zestawów danych, trenowanie nadzorowanych modeli uczenia i ocenę ich wydajności. Pod koniec tego kursu będziesz pewnie projektować potoki klasyfikacji i regresji, które zamieniają surowe dane w praktyczne prognozy biznesowe. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, w tym uczenie się pod nadzorem, klasyfikację i regresję. - Wyczyść i przygotuj surowe zbiory danych, obsługując brakujące wartości, wybierając kluczowe funkcje i dzieląc dane. - Twórz modele predykcyjne za pomocą intuicyjnego interfejsu potoku wizualnego Azure ML Studio. - Oceń wydajność modelu za pomocą kluczowych wskaźników, takich jak dokładność, precyzja, przypomnienie i średni błąd bezwzględny. - Wdrażaj wyszkolone modele jako usługi internetowe, aby generować prognozy w czasie rzeczywistym. - Zastosuj nowoczesne, odpowiedzialne zasady AI, oceniając uczciwość modelu i rozumiejąc podstawowy dryf danych. Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć teoretycznych, a następnie przechodzi przez praktyczne, krok po kroku pisane samouczki z wykorzystaniem rzeczywistych scenariuszy.Będziesz śledzić logiczne rurociągi od początkowego pobierania danych do ostatecznego wdrożenia i oceny modelu. Ten kurs jest przeznaczony dla analityków biznesowych, menedżerów produktu i aspirujących specjalistów ds. Danych bez doświadczenia w kodowaniu. Nie jest wymagane wcześniejsze programowanie ani zaawansowane doświadczenie matematyczne. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc uczenia maszynowego i podejmować decyzje oparte na danych w swojej organizacji.