體驗 AutoAI

快速導覽 IBM Watson® Studio,瞭解為何 AutoAI 功能能夠榮獲獎項。

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建置、部署、測試與重新訓練預測機器學習模型

本指導教學協助您逐步演練以下過程:建置預測機器學習模型;以 API 形式將其部署在應用程式中;測試模型;以及使用回饋資料重新訓練模型。所有這些都發生在 IBM Cloud™ 上兼具整合與統一的自助式體驗中。

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建置、部署、測試與重新訓練預測機器學習模型

利用 Apache Spark 和 Watson Studio 來分析開放式資料並將其視覺化

在本指導教學中,您將使用 Watson Studio 上的 Jupyter Notebook 來分析開放式資料集並將其視覺化,並且使用 Apache Spark 進行處理。在此使用案例中,您將人口增長、預期壽命與國家 ISO 代碼等相關資料結合成單一資料架構,以此做為開始。接著,使用 Python 的 Pixiedust 程式庫,透過多種方式查詢該資料並將其視覺化。

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利用 Apache Spark 來分析開放式資料並將其視覺化

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