نمونه سازی سریع یادگیری ماشین با IBM Watson Studio

یک روند در حال ظهور در هوش مصنوعی در دسترس بودن فناوری‌هایی است که در آن از اتوماسیون برای انتخاب بهترین مدل، انجام مهندسی ویژگی و بهبود عملکرد مدل از طریق بهینه‌سازی فراپارامتر استفاده می‌شود. این اتوماسیون نمونه‌سازی سریع مدل‌ها را فراهم می‌کند و به Data Scientist اجازه می‌دهد تا تلاش‌های خود را بر روی استفاده از دانش دامنه برای تنظیم دقیق مدل‌ها متمرکز کند. این دوره زبان آموز را از طریق ایجاد یک خط لوله خودکار سرتاسر ساخته شده توسط ابزار آزمایشی AutoAI استودیو Watson، توضیح می دهد که فناوری زیربنایی در حال کار را که توسط IBM Research توسعه داده شده است، توضیح می دهد. تمرکز روی کار با یک نوت بوک پایتون است که به طور خودکار تولید می شود. به فراگیران مجموعه داده های آزمون برای دو مورد استفاده ارائه می شود. این دوره برای تمرین دانشمندان داده در نظر گرفته شده است. در حالی که این دوره قابلیت‌های هوش مصنوعی خودکار IBM Watson Studio را با AutoAI به نمایش می‌گذارد، این دوره مفاهیم یادگیری ماشین یا علم داده را توضیح نمی‌دهد. برای موفقیت باید دانش زیر را داشته باشید: گردش کار علم داده پیش پردازش داده ها مهندسی ویژگی الگوریتم های یادگیری ماشین بهینه سازی هایپرپارامتر اقدامات ارزیابی برای مدل ها کتابخانه Python و scikit-learn (از جمله کلاس Pipeline)