Practical Machine Learning without Coding

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Practical Machine Learning without Coding

Ce cours fait partie de Spécialisation "No-Code Machine Learning and Data Science for Everyone"

Instructeur : LearnQuest Network

Inclus avec

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Performance Measurement
Catégorie : Big Data
Catégorie : Business Continuity
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Continuous Improvement Process
Catégorie : Analytics
Catégorie : Workflow Management
Catégorie : Business Metrics
Catégorie : Scalability
Catégorie : Auditing
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Return On Investment

Outils que vous découvrirez

Catégorie : No-Code Development
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Application Programming Interface (API)

Détails à connaître

Certificat partageable

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Récemment mis à jour !

octobre 2025

Évaluations

8 affectations¹

Noté par l'IA voir l'avis de non-responsabilité

Enseigné en Anglais

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Il y a 3 modules dans ce cours

Learn to train and optimize common machine learning models, manage resource limitations, and streamline model building with no-code automation. Analyze output confidently with guided interpretation and error analytics.

Unlock practical machine learning for real-world impact—without ever touching code. In this module, gain hands-on experience building standard ML models on modern no-code platforms. Experiment efficiently by launching batch training jobs, automating performance reviews, and resolving errors confidently using intuitive guides. Simplify the art of hyperparameter tuning and learn to optimize model complexity for key business scenarios. Each lesson delivers actionable skills for fast career growth in today’s data-driven industries.

Inclus

7 vidéos2 lectures3 devoirs

7 vidéosTotal 12 minutes

Standard ML Models in No-Code Platforms2 minutes
Launch batch model training jobs for quicker experimentation2 minutes
Review automated performance metrics for rapid feedback2 minutes
Diagnose errors using built-in troubleshooting guides2 minutes
Conduct auto-tuning for key model parameters2 minutes
Balance model complexity and accuracy with scenario-based optimization2 minutes
Record tuning histories for compliance and reproducibility audits2 minutes

2 lecturesTotal 10 minutes

Action Story: Fixing Model Errors Before the Client Demo5 minutes
Action Story: Tuning Under Pressure Before the Launch5 minutes

3 devoirsTotal 62 minutes

Graded Assignment26 minutes
Training and Evaluating Models with No-Code Systems30 minutes
Coursera generated quiz6 minutes

Take your machine learning skills to the next level with no-code tools built for scale. In this module, harness cloud-enabled features to process big data and deploy advanced models—without complexity. Build resilience into your workflows with automated backups, Geo specific model tuning, and integrated auditing to spot bias and keep models performing at their peak. Learn the frameworks that future-proof your work and ensure compliance as you grow.

Inclus

7 vidéos1 lecture3 devoirs

7 vidéosTotal 12 minutes

Advanced Algorithms and Automation for Scale1 minute
Connect no-code tools to cloud resources for scalable computation2 minutes
Manage big data workflows using partitioning and streaming features2 minutes
Configure auto-backups to safeguard project continuity2 minutes
Detect bias and fairness concerns with integrated audit features2 minutes
Set automation for periodic retraining triggered by data changes1 minute
Monitor model health with live diagnostic dashboards2 minutes

1 lectureTotal 5 minutes

Action Story: Scaling Up Before the Product Launch5 minutes

3 devoirsTotal 42 minutes

Coursera generated quiz26 minutes
Building Scalable Models on Cloud No-Code Platforms10 minutes
Auditability and Automation in ML Workflows6 minutes

Bring machine learning models to life in real business environments—without a single line of code. This module shows how to deploy solutions quickly and reliably using no-code workflow editors and seamless API integrations. Learn to drive measurable impact, automate deployment, and foster ongoing improvement with strong communication and stakeholder engagement. Master the skills that transform ML prototypes into business-critical assets, clear resistance, and set the stage for success.

Inclus

7 vidéos2 lectures2 devoirs

7 vidéosTotal 12 minutes

Production Deployment and Integration2 minutes
Publish models as live endpoints for real-time access2 minutes
Connect output to business apps via pre-configured APIs2 minutes
Automate deployment using drag-and-drop workflow editors2 minutes
Demonstrate clear business impact with interactive ROI visualizations1 minute
Create evidence-based communication plans for model launches2 minutes
Manage feedback cycles with continuous improvement tracking2 minutes

2 lecturesTotal 10 minutes

Action Story: Deploying a Model Before the Executive Review5 minutes
Action Story: Winning Support for the AI Rollout5 minutes

2 devoirsTotal 36 minutes

Production Deployment and Integration26 minutes
Deploying Models and APIs from No-Code Workflows10 minutes

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No-Code Machine Learning Using Amazon AWS SageMaker Canvas
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Felipe M.

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Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

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