- Ein IBM Cloud-Konto und -Projekt einrichten und zugehörige Ressourcen hinzufügen und verwalten
- Potenzielle Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in der AutoAI identifizieren
- Unterscheidung der für AutoAI-Experimente relevanten Problemtypen (Klassifikation, Regression, Zeitreihen)
- Einstellungen für verschiedene AutoAI-Experimente konfigurieren
- Pipelines und Modelle, die durch AutoAI-Experimente erstellt werden, zu bewerten
- Einsatzstrategien für AutoAI-Modelle zu erkennen
Quickly Build and Train Machine Learning Models with IBM AutoAI (W7L155G) Seminar
Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen mit Watson AutoAI
Schnelles Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen mit Watson AutoAI zielt darauf ab, Data-Science- und Analytics-Experten mit den Grundlagen des AutoAI-Tools von Watson Studio vertraut zu machen. Der Kurs führt die Teilnehmer durch den Prozess der Erstellung vonIBM Cloud-Projekten und der Erstellung und Auswertung von AutoAI-Experimenten für verschiedene Anwendungsfälle des überwachten maschinellen Lernens.
Die Laborumgebung für den Kurs Quickly Build and Train Machine Learning Models with IBM AutoAI (W7L155G) nutzt die IBM Cloud.
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Lernziele IBM AutoAI Seminar
Inhalte IBM AutoAI Seminar
- Course introduction
- Introducing IBM Cloud
- What is AutoAI?
- Machine learning with AutoAI: Classification
- Machine learning with AutoAI: Regression
- AutoAI deployments at a glance
- Machine learning with AutoAI: Time series
- Fairness evaluation in AutoAI machine learning models
Quickly Build and Train Machine Learning Models with IBM AutoAI (W7L155G) Zielgruppe: IBM AutoAI Seminar
Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, Datenwissenschaftler und Spezialisten für maschinelles Lernen.
Quickly Build and Train Machine Learning Models with IBM AutoAI (W7L155G) Voraussetzungen: IBM AutoAI Seminar
- IBM Cloud Zugang
- Kenntnisse über Anwendungsfälle des überwachten maschinellen Lernens
- Kenntnisse von Python-Code in Notebook-Umgebungen
- Grundlegende Kenntnisse der Bewertungsmetriken für maschinelles Lernen