Flusso di lavoro AI: distribuzione del modello aziendale

Descrizione

Questo è il quinto corso della specializzazione in IBM AI Enterprise Workflow Certification. Sei FORTEMENTE incoraggiato a completare questi corsi in ordine in quanto non sono corsi individuali indipendenti, ma parte di un flusso di lavoro in cui ogni corso si basa su quelli precedenti.

Questo corso ti introduce in un'area che pochi scienziati di dati sono in grado di sperimentare: distribuzione di modelli da utilizzare nelle grandi imprese. Apache Spark è un framework molto comunemente usato per eseguire modelli di machine learning. Le migliori pratiche per l'utilizzo di Spark verranno trattate in questo corso. Verranno inoltre trattate le migliori pratiche per la manipolazione dei dati, l'addestramento del modello e l'ottimizzazione del modello. Il caso d'uso richiederà la creazione e la distribuzione di un sistema di raccomandazione. Il corso si conclude con un'introduzione alle tecnologie di distribuzione dei modelli.

Entro la fine di questo corso sarai in grado di:
1. Utilizzare gli RDD, i dataframe e una pipeline di Apache Spark
2. Utilizzare script spark-submit per interfacciarsi con ambienti Spark
3. Spiegare come funzionano il filtraggio collaborativo e il filtraggio basato sui contenuti
4. Creare una pipeline di importazione dei dati utilizzando Apache Spark e lo streaming di Apache Spark
5. Analizza gli iperparametri nei modelli di machine learning su Apache Spark
6. Distribuire algoritmi di apprendimento automatico utilizzando l'interfaccia di apprendimento automatico di Apache Spark
7. Distribuire un modello di machine learning da Watson Studio a Watson Machine Learning

Chi dovrebbe seguire questo corso?
Questo corso si rivolge ai professionisti della scienza dei dati esistenti che hanno esperienza nella costruzione di modelli di apprendimento automatico, che desiderano approfondire le proprie abilità nella costruzione e distribuzione dell'IA nelle grandi imprese. Se sei un aspirante scienziato di dati, questo corso NON fa per te in quanto hai bisogno di esperienza nel mondo reale per beneficiare del contenuto di questi corsi.

Quali abilità dovresti avere?
Si presume che abbiate completato i corsi da 1 a 4 della specializzazione IBM AI Enterprise Workflow e che abbiate una solida conoscenza dei seguenti argomenti prima di iniziare questo corso: Comprensione fondamentale dell'algebra lineare; Comprendere campionamento, teoria della probabilità e distribuzioni di probabilità; Conoscenza di concetti statistici descrittivi e inferenziali; Comprensione generale delle tecniche di apprendimento automatico e delle migliori pratiche; Comprensione pratica di Python e dei pacchetti comunemente utilizzati nella scienza dei dati: NumPy, Panda, matplotlib, scikit-learn; Familiarità con IBM Watson Studio; Familiarità con il processo di pensiero progettuale.