An emerging trend in AI is the availability of technologies in which automation is used to select a best-fit model, perform feature engineering and improve model performance via hyperparameter optimization. This automation will provide rapid-prototyping of models and allow the Data Scientist to focus their efforts on applying domain knowledge to fine-tune models. This course will take the learner through the creation of an end-to-end automated pipeline built by Watson Studio’s AutoAI experiment tool, explaining the underlying technology at work as developed by IBM Research. The focus will be on working with an auto-generated Python notebook. Learners will be provided with test data sets for two use cases.
от партнера
Machine Learning Rapid Prototyping with IBM Watson Studio
IBMОб этом курсе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Прибл. 9 часов на выполнение
Английский
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаПриобретаемые навыки
- Data Science
- Information Engineering
- Artificial Intelligence (AI)
- Machine Learning
- Python Programming
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Прибл. 9 часов на выполнение
Английский
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнеса
от партнера
Программа курса: что вы изучите
2 ч. на завершение
Building a Rapid Prototype with Watson Studio AutoAI
2 ч. на завершение
7 видео ((всего 36 мин.)), 14 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
2 ч. на завершение
Automated Data Preparation and Model Selection
2 ч. на завершение
9 видео ((всего 34 мин.)), 11 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
2 ч. на завершение
Automated Feature Engineering and Hyperparameter Optimization
2 ч. на завершение
9 видео ((всего 36 мин.)), 11 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
2 ч. на завершение
Evaluation and Deployment of AutoAI-generated Solutions
2 ч. на завершение
4 видео ((всего 8 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оплатив сертификацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
