Pembelajaran Mesin Tanpa Kod dengan Azure ML Studio

Pembelajaran mesin sedang mengubah industri, tetapi anda tidak perlu menjadi jurutera perisian untuk memanfaatkan kuasanya. Dengan alat seret dan lepas moden, sesiapa sahaja boleh membina dan menerbitkan model ramalan prestasi tinggi untuk menyelesaikan masalah perniagaan yang kompleks. Kursus berasaskan teks ini membimbing anda melalui keseluruhan aliran kerja pembelajaran mesin menggunakan Azure ML Studio. Anda akan bermula dengan menguasai konsep dan terminologi asas pembelajaran mesin, kemudian meneruskan langkah demi langkah melalui pengimportan data, pembersihan set data, latihan model pembelajaran terselia, dan penilaian prestasinya. Menjelang akhir kursus ini, anda akan dengan yakin direka bentuk saluran paip klasifikasi dan regresi yang menukar data mentah menjadi ramalan perniagaan yang boleh diambil tindakan. Perkara yang anda akan pelajari: - Memahami konsep asas pembelajaran mesin, termasuk pembelajaran terselia, klasifikasi, dan regresi. - Membersihkan dan menyediakan set data mentah dengan mengendalikan nilai yang hilang, memilih ciri utama, dan membahagikan data. - Membina model ramalan menggunakan antara muka saluran paip visual intuitif Azure ML Studio. - Menilai prestasi model menggunakan metrik utama seperti ketepatan, ketepatan (precision), recall, dan ralat mutlak purata. - Menerbitkan model terlatih sebagai perkhidmatan web untuk menghasilkan ramalan masa nyata. - Mengaplikasikan prinsip AI bertanggungjawab moden dengan menilai keadilan model dan memahami hanyutan data asas. Kursus ini bermula dengan konsep teoretikal penting sebelum membimbing anda melalui tutorial bertulis praktikal langkah demi langkah menggunakan senario dunia sebenar. Anda akan mengikut saluran paip logik daripada pengambilan data awal hingga penerbitan dan penilaian model akhir. Kursus ini direka untuk penganalisis perniagaan, pengurus produk, dan bakal profesional data tanpa latar belakang pengekodan. Tiada pengalaman pengaturcaraan terdahulu atau matematik lanjutan diperlukan. Mula membaca hari ini untuk membuka kuasa pembelajaran mesin dan memacu keputusan berasaskan data dalam organisasi anda.