Création, test et déploiement de modèles d’apprentissage automatique avec IBM Watson Studio V4.8

Le cours est conçu pour les Data Scientists et les Business Analysts. Il s’adresse aux data scientists en herbe ou en exercice et aux analystes commerciaux ayant une connaissance préalable de la science des données et de l’apprentissage automatique, mais manquant de familiarité avec les outils IBM et IBM Watson. Plutôt que d’enseigner la science des données et l’apprentissage automatique, le cours vise à démontrer comment les outils et services IBM Watson peuvent relever des défis commerciaux importants, en ciblant les professionnels au niveau associé et au-delà.

Prérequis souhaités :

Avant de suivre ce cours, vous devez avoir :

• Connaissance de la science des données
• Connaissance de l’apprentissage automatique
• Expérience avec le langage de programmation Python

Introduction

• Discutez des quatre étapes qui composent l’échelle de l’IA
• Expliquez le cycle de vie de l’IA et les différents personnages impliqués dans un projet d’IA
• Expliquer les composants qui composent un projet Watson Studio

Prototypage rapide avec AutoAI

• Décrire les avantages d’AutoAI pour le prototypage rapide
• Discuter des étapes nécessaires pour mener à bien une expérience AutoAI
• Interpréter et discuter des résultats d’une AutoAI expérience

Création, test et déploiement de modèles d’apprentissage automatique

• Discutez des différentes manières de créer un modèle d’apprentissage automatique dans Watson Studio à l’aide d’interfaces de programmation et visuelles
• Discuter du contenu du référentiel de modèles
• Décrire les différentes méthodes de déploiement des modèles d’IA

Gouvernance, intégration et collaboration

• Décrivez les capacités et fonctionnalités pour prendre en charge la gouvernance de votre data ;
• Décrire les fonctionnalités de collaboration en équipe de Watson Studio