Machine Learning sin código: Crear y Desplegar IA con Dataiku

Resumen

Master the fundamentals of machine learning and leverage no-code tools to build, train, and deploy powerful AI models What you'll learn:

Explain key machine learning concepts and no-code tools for data preprocessing, model building, and deployment.Build and deploy machine learning models using no-code platforms through guided demos and real-world examples.Enhance AI Trustworthiness by exploring model interpretability, detecting bias, and ensuring fairness in ML models through no-code tools and fairness reports.Apply no-code machine learning techniques to generate model fairness reports and monitor performance for continuous improvement. Are you eager to dive into the world of machine learning but wary of complex coding?

This course is your gateway to understanding and applying machine learning concepts—without writing a single line of code. Designed for beginners and professionals alike, you’ll explore both the theory and practical applications of machine learning through a dynamic blend of lectures and hands-on demos.What You’ll Learn:

Core Concepts & Foundations:

Gain a thorough grounding in machine learning fundamentals, including an overview of deep learning, the differences between ML and DL, and the key components that drive these technologies.

Explore the nuances between rule-based and data-driven systems and understand how to define problems and collect data effectively.Data Preparation & Model Building:

Learn essential data preprocessing techniques such as normalization, standardization, and feature engineering. Dive into practical demos using platforms like Kaggle and Dataiku to see real-world applications—from model building and training to evaluation techniques including confusion matrices, ROC curves, and more.No-Code Tools & Deployment:

Discover the transformative power of no-code machine learning tools.

Understand how to build, test, deploy, and monitor models seamlessly without traditional programming. Explore advanced topics such as model fairness and learn to generate comprehensive model fairness reports.Who Should Enroll:

Aspiring Machine Learning Enthusiasts:

If you’re new to machine learning and want a clear, accessible introduction without the coding barrier, this course is for you.Data Analysts & Professionals:

Enhance your skill set by learning to implement and deploy machine learning solutions quickly using no-code platforms.Business Leaders & Innovators:

Gain insights into leveraging AI to drive better decision-making and innovation within your organization.By the end of this course, you’ll be equipped with the knowledge and practical skills to create robust machine learning models using intuitive, no-code platforms.

Whether you’re aiming to upskill in your current role or pivot into the rapidly growing field of AI, this course will empower you to transform data challenges into strategic opportunities. Enroll now and take your first step toward mastering the future of technology—all without writing a single line of code!

Programa

• Introducción al Aprendizaje Automático sin Código
Descripción y Objetivos del Curso
Introducción a las Plataformas sin Código
Comprensión de la Importancia del Aprendizaje Automático
• Conceptos Básicos y Fundamentos
Resumen del Aprendizaje Automático vs. Aprendizaje Profundo
Componentes Clave de las Tecnologías de ML y DL
Diferencias Entre Sistemas Basados en Reglas y Basados en Datos
Definición de Problemas y Estrategias de Recolección de Datos
• Preparación de Datos y Construcción de Modelos
Preprocesamiento de Datos: Normalización y Estandarización
Técnicas de Ingeniería de Características
Introducción a Kaggle y Dataiku para ML sin Código
• Demostraciones Prácticas: Construcción y Evaluación de Modelos
Paso a Paso en la Construcción de Modelos en Plataformas sin Código
Entrenamiento de Modelos: Mejores Prácticas y Técnicas
Técnicas de Evaluación de Modelos: Matrices de Confusión, Curvas ROC
• Herramientas sin Código y Despliegue
Resumen de Herramientas de Aprendizaje Automático sin Código
Construcción, Prueba y Despliegue de Modelos Sin Código
Monitoreo del Rendimiento del Modelo Post-Despliegue
• Mejorando la Confiabilidad de la IA
Comprensión de la Interpretabilidad de Modelos
Detección y Mitigación de Sesgos en los Modelos de ML
Asegurando la Equidad y Generación de Reportes de Equidad
• Temas Avanzados en Aprendizaje Automático sin Código
Informes Integrales de Equidad del Modelo
Monitoreo Continuo para Mejorar el Modelo
Aplicaciones del Mundo Real y Estudios de Caso
• ¿Quién Debería Inscribirse?
Entusiastas Aspirantes del Aprendizaje Automático
Analistas de Datos y Profesionales
Líderes Empresariales e Innovadores
• Conclusión y Próximos Pasos
Resumen de los Aprendizajes Clave
Recursos Adicionales para un Aprendizaje Continuo
Resumen y Comentarios de Cierre del Curso

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Impartido por

Learnsector LLP and Rajnish Tandon

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Materias

Computer Science