KI-Workflow: Bereitstellung von Unternehmensmodellen

Beschreibung

Dies ist der fünfte Kurs in der IBM AI Enterprise Workflow Certification-Spezialisierung. Es wird Ihnen DRINGEND empfohlen, diese Kurse der Reihe nach zu absolvieren, da es sich nicht um einzelne, unabhängige Kurse handelt, sondern um einen Teil eines Arbeitsablaufs, bei dem jeder Kurs auf den vorherigen aufbaut.

Dieser Kurs führt Sie in einen Bereich ein, den nur wenige Datenwissenschaftler beherrschen: die Bereitstellung von Modellen für den Einsatz in großen Unternehmen. Apache Spark ist ein sehr häufig verwendetes Framework zum Ausführen von Modellen für maschinelles Lernen. In diesem Kurs werden Best Practices für die Verwendung von Spark behandelt. Außerdem werden Best Practices für Datenmanipulation, Modelltraining und Modelloptimierung behandelt. Der Anwendungsfall erfordert die Erstellung und Bereitstellung eines Empfehlungssystems. Der Kurs endet mit einer Einführung in Modellbereitstellungstechnologien.

Am Ende dieses Kurses können Sie:
1. Verwenden Sie die RDDs, Datenrahmen und eine Pipeline von Apache Spark
2. Setzen Sie Spark-Submit-Skripte ein, um eine Schnittstelle zu Spark-Umgebungen herzustellen
3. Erklären Sie, wie kollaboratives Filtern und inhaltsbasiertes Filtern funktionieren
4. Erstellen Sie eine Datenaufnahmepipeline mit Apache Spark und Apache Spark-Streaming
5. Analysieren Sie Hyperparameter in Modellen für maschinelles Lernen auf Apache Spark
6. Stellen Sie Algorithmen für maschinelles Lernen mithilfe der Apache Spark-Schnittstelle für maschinelles Lernen bereit
7. Stellen Sie ein Machine-Learning-Modell von Watson Studio für Watson Machine Learning bereit

Wer sollte diesen Kurs belegen?
Dieser Kurs richtet sich an bestehende Data-Science-Praktiker, die über Erfahrung im Aufbau von Modellen für maschinelles Lernen verfügen und ihre Fähigkeiten im Aufbau und Einsatz von KI in großen Unternehmen vertiefen möchten. Wenn Sie ein angehender Data Scientist sind, ist dieser Kurs NICHT für Sie geeignet, da Sie Fachwissen aus der Praxis benötigen, um von den Inhalten dieser Kurse zu profitieren.

Welche Fähigkeiten sollten Sie mitbringen?
Es wird davon ausgegangen, dass Sie die Kurse 1 bis 4 der IBM AI Enterprise Workflow-Spezialisierung abgeschlossen haben und vor Beginn dieses Kurses über solide Kenntnisse der folgenden Themen verfügen: Grundlegendes Verständnis der linearen Algebra; Stichproben, Wahrscheinlichkeitstheorie und Wahrscheinlichkeitsverteilungen verstehen; Kenntnisse deskriptiver und inferenzstatistischer Konzepte; Allgemeines Verständnis von Techniken und Best Practices des maschinellen Lernens; Geübtes Verständnis von Python und den in der Datenwissenschaft häufig verwendeten Paketen: NumPy, Pandas, matplotlib, scikit-learn; Vertrautheit mit IBM Watson Studio; Vertrautheit mit dem Design-Thinking-Prozess.