IBM watsonx.ai: Rapid Machine Learning Model Development and Deployment with AutoAI
- Référence W7L555G
- Durée 1 Jour
Modalité pédagogique
Classe inter à distance Prix
EUR850.00
hors TVA
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Modalité pédagogique
La formation est disponible dans les formats suivants:
-
Classe inter à distance
Depuis n'importe quelle salle équipée d'une connexion internet, rejoignez la classe de formation délivrée en inter-entreprises.
-
Classe inter en présentiel
Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.
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Résumé
Haut de pageIBM watsonx.ai: Rapid Machine Learning Model Development and Deployment with AutoAI aims to familiarize data science and analytics professionals with the fundamentals of the IBM watsonx.ai AutoAI tool. This course walks users through creating IBM Cloud projects, building, and evaluating AutoAI experiments for various supervised machine learning and time series use cases, and finally, learners leverage Chat in the Prompt Lab for further analysis of the use case.
The course guides participants through AutoAI features, from model development to deployment, using a no-code approach for:
- Classification models
- Text classification models
- Regression models
- Time series models
- Hyperparameter tuning
- Model explainability
- Data imputation
- Model evaluation
- Model testing
- Deployment
Mis à jour 7/1/2025
Classe à Distance - site Client
Cette formation peut être suivie à distance en synchrone depuis n'importe quel site pourvu d'une connexion internet (2 Mb/s en symétrique recommandés). Le programme (théorie et pratique) suit le même déroulé pédagogique qu'en présentiel. La solution technologique adoptée permet aux apprenants à distance de suivre les présentations faites au tableau, de voir et d'entendre l'instructeur et les participants en temps réel, mais également d'échanger avec eux.
Prochaines dates
Haut de pagePublic
Haut de pageThis course is intended for Data Scientists, AI Specialists, watsonx Specialists, Solution Architects, or anyone interested in AutoAI.
Objectifs de la formation
Haut de pageBy the end of the course, learners will be able to:
- Identify potential machine learning use cases applicable to AutoAI.
- Differentiate problem types relevant to AutoAI experiments (Classification, Regression, Time Series).
- Configure settings for various AutoAI experiments.
- Evaluate pipelines and models produced by AutoAI experiments.
- Recognize deployment strategies for AutoAI models.
Programme détaillé
Haut de pageThe following topics will be covered throughout the course:
- Introduction to AutoAI
- Classification model development and deployment
- Regression model development
- Text classification model development
- Time series model development
- Model explainability