课程主页: https://www.coursera.org/learn/microsoft-azure-machine-learning-for-data-scientist
课程概述
当今人工智能的核心就是机器学习，而许多现代应用和服务都依赖于预测机器学习模型。训练一个机器学习模型是一个迭代的过程，需要时间和计算资源。自动化机器学习可以使这一过程变得更加简单。在这门课程中，你将学习如何使用Azure机器学习创建和发布模型，而无需编写代码。
课程大纲
这门课程是为期五门课程的第二门，旨在为你参加DP认证做好准备。
- 在Azure机器学习中使用自动化机器学习
培训一个机器学习模型是一个迭代的过程，需要时间和计算资源。自动化机器学习可以使其更简单。在本模块中，你将学习如何识别不同类型的机器学习模型，以及如何使用Azure机器学习的自动化机器学习功能来训练和部署预测模型。
- 使用Azure机器学习设计器创建回归模型
回归是一种监督机器学习技术，用于预测数值。在本模块中，你将学习如何使用Azure机器学习设计器创建回归模型。
- 使用Azure AI创建分类模型
分类是一种监督机器学习技术，用于预测类别。在本模块中，你将学习如何使用Azure机器学习设计器创建分类模型。
- 使用Azure AI创建聚类模型
聚类是一种无监督机器学习技术，用于根据特征将相似实体分组。在本模块中，你将学习如何使用Azure机器学习设计器创建聚类模型。
课程评价
总的来说，这门课程提供了一个出色的机会，让学习者在没有编写代码的情况下，深入了解如何使用Azure机器学习构建和部署机器学习模型。适合希望提升数据科学技能的各层次学习者，尤其是想要进入机器学习领域的初学者。
推荐理由
我强烈推荐这门课程，特别是对于那些想要掌握如何在云环境下操作机器学习的用户。Azure机器学习的界面友好，模块设计合理，非常适合不同背景的学习者。此外，课程内有实用的案例，让你能够更好地理解机器学习的实际应用。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/microsoft-azure-machine-learning-for-data-scientist