Automated Machine Learning Masterclass: 15 (AutoML) Projects
使用自动ML解决数据科学问题，学会使用评估ML，Pycaret，Auto Keras，Auto SK Learn，H20自动ML
你会学到:
掌握Python上的自动机器学习，制作健壮的机器学习模型
构建数据科学和机器学习简历项目的现代组合。
对许多机器学习模型有很强的直觉
了解数据科学工作流的最佳实践
学习预处理数据、清理数据和分析大数据
学习预处理数据、清理数据和分析大数据。
创建有监督的机器学习算法来预测类。
时长:10h 15m |视频:. MP4，1280×720 30 fps |音频:AAC，44.1 kHz，2ch |大小解压后:4.53 GB 含课程项目文件
语言：英语+中英文字幕（云桥网络 机译）
要求:
机器学习知识
描述:
自动机器学习(AutoML)代表了各种规模的组织处理机器学习和数据科学的方式的根本转变。将传统的机器学习方法应用于现实世界的业务问题是耗时、资源密集型且具有挑战性的。它需要几个学科的专家，包括数据科学家——一些目前在就业市场上最受欢迎的专业人士。
自动化机器学习改变了这一点，通过对原始数据运行系统化的过程，并选择从数据中提取最相关信息的模型，使在现实世界中构建和使用机器学习模型变得更加容易——这通常被称为“噪音中的信号”。自动机器学习结合了顶级数据科学家的机器学习最佳实践，使数据科学在整个组织中更容易获得。
手动构建机器学习模型是一个多步骤的过程，需要领域知识、数学专业知识和计算机科学技能——这对一家公司来说要求很高，更不用说一名数据科学家了(前提是你能雇佣并保留一名)。不仅如此，还有无数人为错误和偏见的机会，这会降低模型的准确性，降低您可能从模型中获得的洞察力。自动化机器学习使组织能够使用数据科学家的成熟知识，而无需花费时间和金钱来开发自己的能力，同时提高数据科学计划的投资回报，并减少获取价值所需的时间。
一个数据科学家在美国挣多少钱？
2021年7月15日更新的2.8k薪酬报告显示，美国数据科学家的全国平均薪酬为每年1，20718美元(来源:glassdoor)
按公司、角色、平均基本工资列出的薪资(美元)
脸书数据科学家年收入136，000美元。从1014份薪水分析。
亚马逊数据科学家年收入1，25704美元。从307份薪水分析。
苹果数据科学家的年薪为1，53885美元。从147份薪水分析。
谷歌数据科学家年收入1，48316美元。从252份薪水分析。
IBM数据科学家的年薪为1，32662美元。从388份薪水分析。
微软数据科学家年薪1，338，10美元。从205份薪水分析。
英特尔公司数据科学家的年薪为1，259，30美元。从131份薪水分析。
在本课程中，我们将构建下面列出的15个真实世界的自动ML项目:
使用评估模型预测项目1心脏病发作风险
项目-2使用Pycaret检测信用卡欺诈
项目-3使用自动SK学习(回归)预测航班票价
项目-4使用Auto Keras预测汽油价格
基于H2O汽车ML的项目-5银行客户流失预测
使用端到端部署的TPOT的项目6空气质量指数预测器
项目7使用最大似然模型和端到端部署的PyCaret进行降雨预测
项目-8使用最大似然法和最大似然法(自动最大似然法)预测比萨饼价格
使用TPOT预测板球得分
项目-10使用ML和H2O汽车ML预测自行车租赁数量
使用Auto Keras预测项目-11混凝土抗压强度
项目-12班加罗尔房价使用自动SK学习
项目-13使用PyCaret预测医院死亡率
项目-14员工晋升评估使用ML和评估自动ML
利用最大似然法和H2O自动最大似然法预测饮用水可饮用性
唯一有15个自动语言项目的课程
(阅读此文):本课程值得您花费时间和金钱，请在优惠到期前立即注册。
这门课是给谁上的:
数据科学的初学者。
