von

Machine Learning Rapid Prototyping with IBM Watson Studio

IBM

Über diesen Kurs

An emerging trend in AI is the availability of technologies in which automation is used to select a best-fit model, perform feature engineering and improve model performance via hyperparameter optimization. This automation will provide rapid-prototyping of models and allow the Data Scientist to focus their efforts on applying domain knowledge to fine-tune models. This course will take the learner through the creation of an end-to-end automated pipeline built by Watson Studio’s AutoAI experiment tool, explaining the underlying technology at work as developed by IBM Research. The focus will be on working with an auto-generated Python notebook. Learners will be provided with test data sets for two use cases.
This course is intended for practicing Data Scientists. While it showcases the automated AI capabilies of IBM Watson Studio with AutoAI, the course does not explain Machine Learning or Data Science concepts. 

In order to be successful, you should have knowledge of:

Data Science workflow
Data Preprocessing 
Feature Engineering 
Machine Learning Algorithms 
Hyperparameter Optimization
Evaluation measures for models 
Python and scikit-learn library (including Pipeline class)

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Stufe „Mittel“

Ca. 8 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Science
Information Engineering
Artificial Intelligence (AI)
Machine Learning
Python Programming

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Dozenten

Mark J Grover

Digital Content Delivery Lead

IBM Data & AI Learning

49.917 Lernende

13 Kurse

Meredith Mante

IBM Data Scientist

Data Science & AI Learning

1.044 Lernende

1 Kurse

von

IBM

IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Building a Rapid Prototype with Watson Studio AutoAI

2 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 36 min), 14 Lektüren, 4 Quiz

7 Videos

Welcome/Introduction1mIntroducing AutoAI2mWatson Studio Platform Basics2mBuilding Rapid Prototypes Demo Introduction2mClassification Demo11mExamining the Notebook4mRegression Demo9m

14 Lektüren

Course Prerequisites2mLearning Outcomes2mAutoAI Implementations2mReferences2mSummary2mLearning Outcomes2mWatson Studio Setup20mWatson Studio Lab (Activity)20mSummary2mLearning Outcomes2mReferences2mBuilding Rapid Prototypes Lab (Activity)30mSummary2mSummary/Review2m

4 praktische Übungen

Check for Understanding5mCheck for Understanding5mCheck for Understanding5mEnd of Module Quiz5m

Woche2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Automated Data Preparation and Model Selection

2 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 34 min), 11 Lektüren, 3 Quiz

9 Videos

Module 2 Introduction24Automated Data Preparation10mClassification Prep Demo3mRegression Prep Demo4mThe model selection problem2mMulti-armed Bandit Approach4mDAUB Algorithm5mDemo Classification: Making Changes to the Models1mDemo Regression: Making Changes to the Models1m

11 Lektüren

Learning Outcomes2mBuilding the Prototype: Prep (graphic)2mReferences2mData Preparation Lab (Activity)30mSummary2mLearning Outcomes2mBuilding the Prototype: Model selection (graphic)2mReferences10mModel Selection Lab (Activity)30mSummary2mSummary/Review2m

3 praktische Übungen

Check for Understanding5mCheck for Understanding5mEnd of Module Quiz5m

Woche3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Automated Feature Engineering and Hyperparameter Optimization

2 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 36 min), 11 Lektüren, 3 Quiz

9 Videos

Module 3 Introduction24Automated Feature Engineering6mCognito - Transforms and the Transformation Graph4mCognito - Transformation Graph Exploration3mDemo Classification: Feature Engineering6mDemo Regression: Feature Engineering3mAutomated HPO5mRBFOpt2mHPO Demo3m

11 Lektüren

Learning Outcomes2mBuilding the Prototype: Feature Engineering (graphic)2mReferences2mFeature Engineering Lab (Activity)30mSummary2mLearning Outcomes2mBuilding the Prototype: HPO (graphic)2mReferences2mAutomated HPO Lab (Activity)30mSummary2mSummary/Review2m

3 praktische Übungen

Check for Understanding5mCheck for Understanding5mEnd of Module Quiz5m

Woche4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Evaluation and Deployment of AutoAI-generated Solutions

2 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 8 min), 9 Lektüren, 4 Quiz

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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Building a Rapid Prototype with Watson Studio AutoAI

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Automated Feature Engineering and Hyperparameter Optimization

Evaluation and Deployment of AutoAI-generated Solutions

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