Une tendance émergente en IA est la disponibilité de technologies dans lesquelles l'automatisation est utilisée pour sélectionner un modèle de meilleur ajustement, effectuer l'ingénierie des caractéristiques et améliorer les performances du modèle via l'optimisation des hyperparamètres. Cette automatisation fournira un prototypage rapide des modèles et permettra au Modéliste des données de concentrer ses efforts sur l'application des connaissances du domaine pour affiner les modèles. Ce cours emmènera l'apprenant à travers la création d'un pipeline automatisé de bout en bout construit par l'outil d'expérimentation AutoAI de Watson Studio, en expliquant la technologie sous-jacente à l'œuvre telle qu'elle a été développée par IBM Research. L'accent sera mis sur le travail avec un carnet Python généré automatiquement. Les apprenants recevront des ensembles de données de test pour deux cas d'utilisation. Ce cours est destiné aux scientifiques de données en exercice. Bien qu'il présente les capacités d'IA automatisée d'IBM Watson Studio avec AutoAI, le cours n'explique pas les concepts d'Apprentissage automatique ou de Science des données.
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Prototypage rapide de l'apprentissage automatique avec IBM Watson Studio
Instructeurs : Mark J Grover
1 999 déjà inscrits
Inclus avec
(16 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : IBM Cloud
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
- Catégorie : Automatisation
- Catégorie : Évaluation de modèles
- Catégorie : Prétraitement de données
- Catégorie : Déploiement du modèle
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Science des données
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous découvrirez l'évolution des technologies AutoAI. Vous vous familiariserez également avec la plateforme Watson Studio afin de pouvoir réaliser vos propres expériences d'AutoAI. Après avoir observé l'outil AutoAI construire des prototypes pour deux cas d'utilisation, vous essaierez l'outil par vous-même pour construire des prototypes supplémentaires.
Inclus
7 vidéos14 lectures4 devoirs
Dans ce module, vous découvrirez les techniques de préparation automatisée des données réalisées par AutoAI et aurez l'occasion d'expérimenter différents paramètres pour le prétraitement des données dans le Bloc-notes Python généré par AutoAI. Vous découvrirez également la procédure de sélection automatisée des modèles et expérimenterez l'utilisation de différents modèles sur les ensembles de données.
Inclus
9 vidéos11 lectures3 devoirs
Dans ce module, vous découvrirez l'algorithme d'Ingénierie des caractéristiques automatisée et effectuerez une analyse exploratoire des données pour essayer de comprendre pourquoi l'algorithme a effectué des transformations de caractéristiques particulières. Vous découvrirez également des méthodes sophistiquées d'optimisation des hyperparamètres et explorerez le réglage des hyperparamètres sur les ensembles de données à l'aide du Bloc-notes Python généré par l'AutoAI.
Inclus
9 vidéos11 lectures3 devoirs
Dans ce module, vous évaluerez les prototypes à l'aide des différentes mesures d'évaluation calculées par l'outil AutoAI. Vous allez également déployer le prototype pour le tester à l'aide de l'API d'Apprentissage automatique de Watson.
Inclus
4 vidéos9 lectures3 devoirs1 évaluation par les pairs
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Statut : Essai gratuit
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Avis des étudiants
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Révisé le 13 sept. 2020
Very much informative and useful with hands on excercise
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