Zautomatyzowane uczenie maszynowe z AutoGluon w Pythonie

Uczenie maszynowe nie musi wymagać setek linii złożonego kodu i ręcznego dostrajania hiperparametrów — dzięki funkcji automatycznego uczenia maszynowego (AutoML) możesz trenować niezawodne, najnowocześniejsze modele, używając zaledwie kilku linijek kodu języka Python. Ten kurs tekstowy prowadzi od podstawowych pojęć zautomatyzowanego uczenia maszynowego do budowania i oceny własnych potoków predykcyjnych.Odkryjesz, jak zautomatyzowac inżynierię funkcji, wybór modelu i montaż za pomocą AutoGluon, przy jednoczesnym przestrzeganiu nowoczesnych praktyk Pythona. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych pojęć zautomatyzowanego uczenia maszynowego (AutoML) i przepływów pracy treningu modelu; Przygotowanie i czyszczenie danych tabelarycznych przy użyciu nowoczesnych bibliotek Pythona w celu uzyskania optymalnej wydajności modelu. Trenuj automatycznie wysokowydajne modele regresji i klasyfikacji za pomocą AutoGluon; Ocena prognoz modelu za pomoca nowoczesnej walidacji Techniki i wskaźniki wydajności; Optymalizuj zespoły modeli i eksploruj możliwości głębokiego uczenia się w potokach AutoML; Zastosuj podstawowe koncepcje MLOps, aby zapisać, załadować i przygotować zautomatyzowane modele do produkcji. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i konfiguracji uczenia maszynowego, a następnie krok po kroku przechodzi przez praktyczne przygotowanie danych, szkolenie modelu i ocenę.Pod koniec tej podróży czytelniczej będziesz pewnie stosować AutoML do rozwiązywania rzeczywistych wyzwań predykcyjnych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, entuzjastów danych i programistów, którzy chcą wykorzystać uczenie maszynowe bez potrzeby głębokiego zaplecza w zaawansowanych statystykach.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby uprościć proces uczenia maszynowego za pomocą AutoGluon.