Построение моделей машинного обучения обычно представляет собой беспокойную работу, требующую больших усилий разработчиков, а также большого понимания, но бывают случаи, когда нам нужно с чего-то начать, и SPSS Modeler в IBM Cloud кажется прекрасным началом. В SPSS Modeler используется подход, основанный на узлах и соединениях, при котором вы можете на самом деле задавать свои данные и выполнять с ними задачи, начиная от очистки и заканчивая созданием моделей машинного обучения.
Недавно, 29 ноября, представители IBM Developer Advocates Фаваз Сиддики и Ханиа Ибрагим провели семинар по SPSS Modeler, а также по его глубокому внедрению.
Ханья рассказала о различных типах моделей машинного обучения, а также о том, как нам нужно очищать и предварительно обрабатывать наши данные, а также о том, как и какие типы моделей нам нужно генерировать, кроме того, она также говорила о том, как мы можем обучать, тестировать и оценить нашу модель.
Затем сцена была передана Фавазу, который занимался практической частью семинара. Фаваз рассказал о различных узлах в SPSS Modeler и о том, как можно получить больше информации об алгоритмах машинного обучения, а также о том, какую работу выполняет каждый узел в потоке средства моделирования и о том, как генерируется модель. Наконец, он завершил семинар, развернув модель в службе машинного обучения Watson, где участники могли даже попробовать протестировать свои модели машинного обучения.
Интересно, какие ресурсы использовались?
Запись мастер-класса можно найти здесь
Слайды можно найти здесь
Хотите повторить то, что сделали мы? Зарегистрируйтесь в IBM Cloud, чтобы начать работу здесь
