まとめ
まとめ¶
このラーニングパスでは、Watson Studio の AutoAI がデータを自動的に準備し、機械学習アルゴリズムを適用し、ハイパーパラメータの最適化を行い、データセットやユースケースに最適なモデルパイプラインを構築する方法を学びました。このラーニングパスでは
- 自動機械学習（AutoML）の概要
- AutoAIの紹介
- AutoAIを使ったモデル構築と使わないモデル構築の比較
- 問題に最適なモデルパイプラインを生成する方法
- AutoAIを使ってPythonノートブックを自動生成する方法
- Python機械学習Webアプリを素早く作成する方法
- リレーショナルデータの自動フィーチャーエンジニアリングに関する情報
次のステップ¶
IBM Developer Watson Studioページにある他のハウツー・チュートリアルや記事で、学習を続けて深層学習のスキルを身につけましょう。