AutoML e Machine Learning No-Code con SageMaker

Il machine learning sta trasformando le industrie, ma non è necessario essere un ingegnere del software o un matematico per sfruttarne la potenza. Le piattaforme visive no-code ora consentono a chiunque di costruire modelli predittivi sofisticati direttamente dai dati grezzi. Questo corso basato su testo ti guida attraverso l'intera pipeline di machine learning automatizzato (AutoML) utilizzando SageMaker e SageMaker Studio Canvas. Passerete dalla comprensione dei concetti fondamentali del machine learning alla preparazione dei dataset, all'addestramento automatico dei modelli, alla valutazione della loro accuratezza e alla generazione di previsioni, il tutto tramite un'interfaccia visiva intuitiva. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del machine learning, inclusi regressione, classificazione e il ciclo di vita di AutoML. - Preparare e pulire i dataset visivamente utilizzando strumenti di preparazione dei dati drag-and-drop. - Addestrare automaticamente modelli di machine learning di alta qualità senza scrivere codice. - Valutare le metriche di performance del modello per scegliere la soluzione più performante per le tue esigenze aziendali. - Distribuire i modelli addestrati per generare previsioni nel mondo reale. - Esplorare le moderne capacità di AI generativa e dei modelli di base all'interno di ambienti no-code. Inizierai padroneggiando la terminologia e i flussi di lavoro essenziali del machine learning, garantendo una solida base teorica. Da lì, progredirai attraverso tutorial pratici e scritti che dimostrano come importare dati, eseguire prove di addestramento automatizzate, analizzare i risultati e generare previsioni. Questo corso è progettato per analisti aziendali, product manager e principianti che desiderano sfruttare il machine learning senza imparare linguaggi di programmazione o matematica complessa. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di programmazione o data science. Inizia oggi il tuo viaggio nel mondo del machine learning no-code.