ML sans code : Créez et déployez l'IA avec Dataiku

Aperçu

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!

Programme

• Introduction à l'Apprentissage Machine Sans Code
Aperçu et Objectifs du Cours
Introduction aux Plateformes Sans Code
Comprendre l'Importance de l'Apprentissage Machine
• Concepts de Base et Fondations
Aperçu de l'Apprentissage Machine vs. Apprentissage Profond
Composants Clés des Technologies ML et DL
Différences Entre Systèmes Basés sur des Règles et Basés sur les Données
Définition du Problème et Stratégies de Collecte des Données
• Préparation des Données et Construction de Modèles
Pré-traitement des Données : Normalisation et Standardisation
Techniques d'Ingénierie des Caractéristiques
Introduction à Kaggle et Dataiku pour le ML Sans Code
• Démos Pratiques : Construction et Évaluation de Modèles
Construction de Modèles Pas à Pas sur Les Plateformes Sans Code
Entraîner des Modèles : Meilleures Pratiques et Techniques
Techniques d'Évaluation de Modèles : Matrices de Confusion, Courbes ROC
• Outils Sans Code et Déploiement
Aperçu des Outils d'Apprentissage Machine Sans Code
Construire, Tester et Déployer des Modèles Sans Code
Suivi de la Performance du Modèle Après Déploiement
• Amélioration de la Confiance en l'IA
Comprendre l'Interprétabilité du Modèle
Détecter et Atténuer les Biais dans les Modèles ML
Assurer l'Équité et Générer des Rapports d'Équité
• Sujets Avancés en Apprentissage Machine Sans Code
Rapports Complet d'Équité des Modèles
Surveillance Continue pour l'Amélioration des Modèles
Applications Réelles et Études de Cas
• Qui Devrait S'Inscrire
Passionnés d'Apprentissage Machine
Analystes de Données & Professionnels
Leaders d'Affaires & Innovateurs
• Conclusion et Prochaines Étapes
Récapitulatif des Principaux Enseignements
Ressources Supplémentaires pour un Apprentissage Ultérieur
Clôture du Cours et Remarques de Fin

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Enseigné par

Learnsector LLP and Rajnish Tandon

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Matières

Computer Science