AutoML Automated Machine Learning BootCamp (No Code ML)

Build State of the Art Machine Learning Models without a single line of code

3.00 (224 reviews)
Udemy
platform
English
language
Data Science
category
instructor
AutoML Automated Machine Learning BootCamp (No Code ML)
27,976
students
1 hour
content
Jan 2023
last update
$19.99
regular price

What you will learn

Understanding the Lifecycle of a Machine Learning Project.

Introduction to Cloud Computing and how to use Cloud Computing for Machine Learning.

Learn about AWS SageMaker Canvas.

Perform Diabetes Prediction Machine Learning Practical on AWS SageMaker Canvas without writing a single line of code.

Why take this course?

🚀 Unlock the Power of Machine Learning with No Code! Řekněte adiós návládání komplexních kódů a zavítejte do světa automatizovaného strojového učení (AutoML) s Amazon SageMaker. Naše AutoML Automated Machine Learning BootCamp je zde, abyste se naučili vytvářet skvoté státní příslušnosti strojových učení modelů bez písemného zadání jednoho řádku kódu. 🧠✨

Co je AutoML? AutoML je revoluční přístup k strojovému učení, který umožňuje používat platformy, nástroje nebo knihovny strojového učení, které umožňují tvorbě a nasazení modelů bez nutnosti psaní kódu. Tento přístup má za cíl zpřístupnit strojové učení širšímu spektru uživatelů, včetně těch, kteří nemohou počítat s dobrým programátorským znalostmi.

Amazone SageMaker: Vrchol cloudové výpočetní pro strojové učení. SageMaker, plně spravovaná služba od Amazon Web Services (AWS), je navržena tak, aby vývojáři a vědcové strojového učení mohli lépe než kdykolib dříve stavět, trénovat a nasazovat strojové učení modely na velkou škálu. SageMaker poskytuje vydané algoritmy, knihovny pro běžné úlohy strojového učení a nástroje pro datová předobrazování, tuning modelů a nasazení modelů, včetně integrace s dalšími službami AWS.

Automatizované výběr a tuneška strojového učení (AutoML) v SageMaker. SageMaker umožňuje automatický výběr a tunešku různých strojových učení modelů, aby se zvýšila jejich přesnost a výkon. Uživatelé mohou využít vydané algoritmy a knihovny SageMaker nebo vlastní algoritmy a knihovny k tomu, aby dosáhli lepších výsledků.

SageMaker Studio Canvas: Interaktivní povrch pro strojové učení (No Code ML). Canvas je integrální součást SageMaker Studio, která umožňuje uživatelům interagovat se svými daty, vytvářet a visualizovat workflows a vyvíjet a ladit Jupyter notebooky bezpečně na webu. Tento krok poskytuje výhodné možnosti pro experimentování, manipulaci a vizualizaci dat a umožňuje snadno přidávat přednabalené kódové fráge, zvané "recipes", aby se prováděly běžné úkoly strojového učení jako je předobrazování dat, vizualizace a analýza.

Spolupráce na vysoké úrovni. Studio Canvas umožňuje snadně sdílet notebooky, recipes a data s jinými uživateli, což usnadňuje spolupráci na projektech strojového učení. Tento způsob pracovního postupu umožňuje urychlit vývoj modelů strojového učení a zlepšit spolupráci mezi týmy.

IN TÊMTO KURZU NAUČÍTESE:

  • Přehled životního cyklu projekt strojového učení
  • Základy strojového učení
  • Cloudové výpočty pro strojové učení
  • AWS SageMaker Canvas (No Code ML)
  • Vytváření, trénink a nasazování modelů strojového učení bez psaní kódu

Nechtěte se nyní zapojit do světa možností, který přináší AutoML s Amazon SageMaker, a stněte se odborník na strojové učení, které vám otevírá dveře k inovativním řešením a výzkumu. Přidělte se do naší AutoML Automated Machine Learning BootCamp a začněte cestu k vytváření státních příslušností modelů strojového učení dnes! 🌟

Screenshots

AutoML Automated Machine Learning BootCamp (No Code ML) - Screenshot_01AutoML Automated Machine Learning BootCamp (No Code ML) - Screenshot_02AutoML Automated Machine Learning BootCamp (No Code ML) - Screenshot_03AutoML Automated Machine Learning BootCamp (No Code ML) - Screenshot_04

Our review


Course Review: Introduction to AWS Machine Learning

Overview: The course "Introduction to AWS Machine Learning" has garnered a global rating of 3.00 from recent reviews. The feedback indicates that while the course provides valuable insights, particularly for beginners, there are varying opinions on its depth and interactivity. Here's a detailed synthesis of the reviews:

Pros:

  • Comprehensive Introduction: The course has been praised for offering a new horizon of knowledge regarding AWS Machine Learning capabilities. It is considered small but complete, ideal for those who are relatively new to the subject matter.

    • "Wow, I was not very aware of AWS ML capabilities, so this course gave me a new horizon of knowlede."

    • "I am sure recommend this online course for beginners.."

  • Practical Application: Some users found the course helpful in applying machine learning within the context of cloud computing and reported that it was instrumental in their development projects.

    • "Could have been much more interactive, but the content is really nice and with just one listening the content is understandable."

    • "It's very helpful to understand the basics of cloud computing and machine learning for beginners."

  • Clear Explanations: The course is commended for its clear descriptions and the ability to understand the content upon listening.

    • "This course is excellent. This is how I learned how to use machine learning in the cloud."

Cons:

  • Lack of Depth and Interactivity: Several users pointed out that the course felt more like an introduction rather than a comprehensive training, with some stating that the content was not explained completely. Additionally, there were concerns about the lack of interaction within the course.

    • "there was barely any actual content, just slides you can find anywhere on google."

    • "Could have been much more interactive rather than reading whatever is there on the slide."

    • "the only practical video is of 10min and that was also not explained deeply."

  • Limited Practical Content: The course has been criticized for not providing actual training or information, with one user mentioning that AWS services can't be used without signing up for a premium account, which might not be accessible to all learners.

    • "Wasted my precious time. No actual training or information is provided in video only basic information which is available everywhere."
  • Content Availability: Some users found the course content to be basic and felt that it was padded with additional material to lengthen the course.

    • "they just added the basic to lengthen the course."

General Feedback:

  • User Experience: The course's user interface and design were not specifically mentioned in the reviews, but the content's practicality and the lack of interactivity suggest room for improvement in these areas.

  • Accessibility and Resources: While AWS services require a premium account, users have access to the course materials which can be supplemented with additional research on Google if needed.

Final Verdict: While the "Introduction to AWS Machine Learning" course has its strengths in introducing learners to AWS ML and providing foundational knowledge, there is a significant need for more practical examples and interactive elements within the course content. For beginners or those looking for an entry-level understanding of AWS Machine Learning, this course may serve as a valuable starting point. However, advanced users or those seeking in-depth training may find the course lacking in its current state. Recommended with the caveat that additional resources and practical experience will likely be necessary.


Note to Course Creators: To improve the course, consider incorporating more interactive elements and comprehensive practical examples. Ensure that each step of the training is explained practically, and provide learners with access to AWS services for hands-on practice. Additionally, updating the course content regularly will help maintain its relevance and usefulness for future learners.

Charts

Price

AutoML Automated Machine Learning BootCamp (No Code ML) - Price chart

Rating

AutoML Automated Machine Learning BootCamp (No Code ML) - Ratings chart

Enrollment distribution

AutoML Automated Machine Learning BootCamp (No Code ML) - Distribution chart
5049556
udemy ID
12/30/2022
course created date
1/18/2023
course indexed date
Bot
course submited by