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无代码机器学习：现代机器学习工具实用指南
构建强大的零编码机器学习模型！精通谷歌顶点人工智能、微软Azure机器学习设计器和DataRobot
讲师：Prof. Ryan Ahmed | 450K+ Students | Best-Selling Professor | 250K+ YouTube, Ligency , SuperDataScience Team
你将学到什么
- 无需任何令人畏惧的数学知识，也无需编写一行代码，就能掌握机器学习的基础知识！
- 使用Microsoft Azure构建、训练并部署机器学习模型，通过客户特征（如收入和贷款期限）来预测贷款违约。
- 掌握Google Vertex AI，实现构建和训练机器学习模型的规模化自动化。
- 通过探索特征重要性来理解训练好的机器学习模型。
- 学习如何使用DataRobot AI创建多个实验并执行超参数优化。
- 学习如何使用DataRobot AI训练多个前沿的机器学习模型并部署最佳模型。
课程要求
- 本课程无需任何先修知识，适合任何具备零基础或基础编程知识的学习者。
- 报名本课程的学生将掌握机器学习基础，并直接应用这些技能解决现实世界的复杂问题。
课程描述
你是否想在不编写任何代码的情况下利用机器学习的力量？
你是否想进入机器学习领域，但感到不知所措或畏惧？
你是否想利用机器学习为你的业务赋能，但缺乏数据科学或数学背景？
如果以上问题的答案是“是”，那么你来对地方了！
本课程是目前唯一可在在线平台上进行的课程，它使任何零编程和数学背景的学习者都能大规模构建、训练、测试和部署机器学习模型。
机器学习是目前最热门的技术领域之一！该领域正爆发式增长，充满机会和职业前景。
机器学习是研究让计算机通过经验学习的算法。通过经验（即：更多训练数据），计算机可以持续提升其性能。如今，机器学习技术被广泛应用于银行、医疗、交通和科技等多个领域。
在本课程中，我们将介绍三种最新的工具，无需编写任何代码即可构建、训练和部署前沿的机器学习模型！我们将涵盖Google Vertex AI、Microsoft Azure Machine Learning Designer和DataRobot AI。
本课程适合人群：
- 任何有兴趣构建实用的现实世界机器学习应用但没有编程技能（或仅有基础编程技能）的人。
- 希望提升职业发展并构建作品集的初级机器学习工程师，无需编写任何代码。
- 希望通过机器学习变革业务的创业者和企业主。
- 对机器学习充满热情并希望获得真实世界实践经验的初级数据科学家。
| 共 43 节课程 • 总时长 6 小时 55 分钟 | |
| 第一章 课程介绍、大纲和关键学习成果 | |
| 1. 简介和欢迎信息 | 2分7秒 |
| 2. 最佳实践，成功技巧和认证 | 7分13秒 |
| 3. 人工智能（AI）和机器学习（ML）超级力量 | 9分32秒 |
| 4. 机器学习 大图景 | 12分35秒 |
| 5. 机器学习关键要素（食谱！） | 12分31秒 |
| 6. 课程大纲和关键学习成果 | 9分3秒 |
| 第二章 使用Google Vertex AI进行大学录取预测 | |
| 1. 机器学习在高等教育中的兴起 | 9分8秒 |
| 2. 机器学习回归入门 | 12分55秒 |
| 3. Google Vertex AI Demo 部分 1 设置和上传(1) | 15分36秒 |
| 4. 谷歌Vertex AI演示第一部分：设置和上传 | 15分36秒 |
| 5. 谷歌Vertex AI演示第二部分：模型训练 | 11分45秒 |
| 6. 机器学习回归模型指标 | 11分41秒 |
| 7. 谷歌Vertex AI演示第三部分：测试和部署训练好的模型 | 14分33秒 |
| 8. 回顾与总结发言 | 6分5秒 |
| 第三章 使用Data Robot AI进行银行贷款风险预测 | |
| 1. 金融银行业机器学习导论 | 10分9秒 |
| 2. 项目概述 银行贷款风险预测 | 11分48秒 |
| 3. 数据机器人演示第一部分：注册和数据集上传 | 15分36秒 |
| 4. 数据机器人演示第二部分：目标选择与探索性数据分析 | 21分18秒 |
| 5. 数据机器人演示第3部分：模型训练与特征重要性 | 8分27秒 |
| 6. 数据机器人演示第4部分：混淆矩阵、精确率、召回率、ROC、AUC | 19分27秒 |
| 7. 数据机器人演示第5部分：模型评估 | 21分11秒 |
| 8. 数据机器人演示第6部分：超参数调优 | 6分53秒 |
| 9. 数据机器人演示第7部分：模型部署和推理 | 11分14秒 |
| 10. 项目回顾与总结 remarks | 5分42秒 |
| 第四章 使用Microsoft Azure Machine Learning Designer进行价格预测 | |
| 1. 机器学习在价格预测中的应用介绍 | 9分6秒 |
| 2. 项目概述 | 4分20秒 |
| 3. Microsoft Azure ML 示例第 1 部分：ML 注册和工作室启动 | 6分35秒 |
| 4. Microsoft Azure ML 示例 #2 数据集创建 | 10分6秒 |
| 5. 微软 Azure ML 示例 第3部分：使用 Azure ML 设计器构建机器学习管道 | 18分45秒 |
| 6. Microsoft Azure ML 示例 #4 执行和测试管道 | 7分25秒 |
| 7. Microsoft Azure ML Demo 部分 #5 部署模型并进行推理 | 6分26秒 |
| 8. 小型项目：构建和测试多个模型 | 1分16秒 |
| 9. 小型项目解决方案：构建和测试多个模型 | 8分12秒 |
| 10. 项目回顾与总结意见(1) | 3分6秒 |
| 11. 项目回顾与总结 remarks | 3分6秒 |
| 第五章 结论 | |
| 1. 感谢观看！ | 22秒 |
| 第六章 附录 | |
| 1. XG-Boost 简介 [可选讲座附加材料] | 6分8秒 |
| 2. 什么是提升(1) | 7分26秒 |
| 3. 什么是提升？ | 7分26秒 |
| 4. 决策树和集成学习 | 6分39秒 |
| 5. 梯度提升深度解析 #1 [可选讲座附加材料] | 16分30秒 |
| 6. 梯度提升深度解析 #2 [可选讲座附加材料] | 5分17秒 |
| 7. AWS SageMaker XGBoost | 5分14秒 |
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