گردش کار هوش مصنوعی: استقرار مدل سازمانی

این پنجمین دوره در تخصص IBM AI Enterprise Workflow Certification است.   شما قویاً تشویق می‌شوید که این دوره‌ها را به ترتیب تکمیل کنید، زیرا این دوره‌ها دوره‌های مستقل جداگانه نیستند، بلکه بخشی از جریان کاری هستند که هر دوره بر اساس دوره‌های قبلی است. این دوره شما را با حوزه ای آشنا می کند که تعداد کمی از دانشمندان داده قادر به تجربه آن هستند: استقرار مدل هایی برای استفاده در شرکت های بزرگ.  Apache Spark یک فریمورک بسیار رایج برای اجرای مدل های یادگیری ماشینی است.  بهترین شیوه های استفاده از Spark در این دوره پوشش داده خواهد شد.  بهترین شیوه ها برای دستکاری داده ها، آموزش مدل، و تنظیم مدل نیز پوشش داده خواهد شد.  مورد استفاده نیازمند ایجاد و استقرار یک سیستم توصیه‌کننده است. این دوره با مقدمه ای بر فناوری های استقرار مدل به پایان می رسد.   در پایان این دوره شما قادر خواهید بود: 1. از RDD ها، دیتافریم ها و خط لوله Apache Spark استفاده کنید 2. از اسکریپت‌های spark-submit برای ارتباط با محیط‌های Spark استفاده کنید 3. نحوه عملکرد فیلتر مشارکتی و فیلتر مبتنی بر محتوا را توضیح دهید 4. با استفاده از جریان Apache Spark و Apache Spark یک خط لوله انتقال داده بسازید 5. ابرپارامترها را در مدل‌های یادگیری ماشین در Apache Spark تجزیه و تحلیل کنید 6. الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با استفاده از رابط یادگیری ماشین Apache Spark اجرا کنید 7. یک مدل یادگیری ماشینی را از Watson Studio به Watson Machine Learning مستقر کنید چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟ این دوره متخصصان علوم داده موجود را هدف قرار می دهد که در ساخت مدل های یادگیری ماشین تخصص دارند و می خواهند مهارت های خود را در ساخت و استقرار هوش مصنوعی در شرکت های بزرگ عمیق تر کنند. اگر شما یک دانشمند داده مشتاق هستید، این دوره برای شما مناسب نیست زیرا برای بهره مندی از محتوای این دوره ها به تخصص دنیای واقعی نیاز دارید. چه مهارت هایی باید داشته باشید؟ فرض بر این است که شما دوره های 1 تا 4 از تخصص گردش کار IBM AI Enterprise را تکمیل کرده اید و قبل از شروع این دوره، درک کاملی از موضوعات زیر دارید: درک بنیادی از جبر خطی. درک نمونه گیری، نظریه احتمال و توزیع احتمال. آشنایی با مفاهیم آماری توصیفی و استنباطی. درک کلی از تکنیک های یادگیری ماشین و بهترین شیوه ها؛ درک تمرینی پایتون و بسته‌هایی که معمولاً در علم داده استفاده می‌شوند: NumPy، Pandas، matplotlib، scikit-learn. آشنایی با IBM Watson Studio; آشنایی با فرآیند تفکر طراحی