课程介绍
在亚洲迅速演进的科技生态中，采用 AutoML 不仅是一种趋势，更是必要之举。随着企业对流程优化与高效数据驱动决策的需求激增，自动化机器学习的应用持续升温。各行业为保持竞争优势而加速转型，掌握 AutoML 已成为关键技能。通过自动化数据分析流程，专业人士能够将更多精力投入战略决策，从而提升生产力与创新能力。
商业价值
对于人力资源专业人士和管理者而言，投资 AutoML 培训具有显著的投资回报。为团队赋能相关技能可大幅优化组织的数据处理能力，减少手工数据分析所需的时间与资源，带来更高效率与成本节约。此外，自动化流程生成的洞察能够驱动战略举措，促进增长并形成竞争优势。对员工进行 AutoML 培训将转化为更强大、更敏捷的业务运营，能够迅速适应市场变化。
课程目标
- 理解 AutoML 的基本原理及其应用。
- 学习设计并实现自动化机器学习模型。
- 熟练掌握主流 AutoML 工具与平台的使用。
- 培养评估与优化机器学习模型的能力。
- 将 AutoML 技术应用于真实商业挑战。
课程大纲
模块 1：AutoML 概述
探索自动化机器学习的基础，理解其关键概念以及在现代数据科学中所解决的问题。
模块 2：AutoML 工具与平台
深入了解业界常用工具，包括 Google Cloud AutoML、H2O.ai 等，梳理其功能与典型应用场景。
模块 3：AutoML 模型设计
学习针对不同业务需求与数据类型设计自动化机器学习模型的流程。
模块 4：模型评估与优化
掌握评估机器学习模型的方法，重点学习提升模型性能的优化技术。
模块 5：真实场景应用
将 AutoML 技术应用于真实场景，通过案例研究展示自动化解决方案的实际价值。
教学方式
本课程采用互动式教学，结合理论讲解与动手实践。学员将参与协作项目、模拟演练与讨论，以强化学习成果并确保所学技能的实际落地。
适合人群
本课程面向希望提升对自动化机器学习理解的数据科学家、分析师、IT 专业人士及业务领导者。同时也适合任何希望借助 AI 提升业务效率与创新能力的从业者。
常见问题
问：参加本课程是否需要具备机器学习的相关经验？
答：虽然具备相关经验更有帮助，但并非必需。本课程面向不同水平的学习者进行设计。
问：本课程将学习使用哪些工具？
答：您将获得对 Google Cloud AutoML、H2O.ai 等行业主流平台的实操经验。
问：本课程将如何为我的组织带来价值？
答：通过引入 AutoML，您的组织可显著提升数据处理能力，从而改进决策质量并提高运营效率。