이 강좌에 대하여

최근 조회 34,127
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 1번째 강좌:
고급 단계

Working knowledge of ML & Python, familiarity with Jupyter notebook & stat, completion of the Deep Learning & AWS Cloud Technical Essentials courses

완료하는 데 약 19시간 필요
영어

배울 내용

  • Prepare data, detect statistical data biases, and perform feature engineering at scale to train models with pre-built algorithms.

귀하가 습득할 기술

  • Statistical Data Bias Detection
  • Multi-class Classification with FastText and BlazingText
  • Data ingestion
  • Exploratory Data Analysis
  • Automated Machine Learning (AutoML)
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 1번째 강좌:
고급 단계

Working knowledge of ML & Python, familiarity with Jupyter notebook & stat, completion of the Deep Learning & AWS Cloud Technical Essentials courses

완료하는 데 약 19시간 필요
영어

제공자:

Placeholder

deeplearning.ai

Placeholder

Amazon Web Services

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up97%(1,080개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 5시간 필요

Week 1: Explore the Use Case and Analyze the Dataset

완료하는 데 5시간 필요
7개 동영상 (총 42분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
2

2

완료하는 데 4시간 필요

Week 2: Data Bias and Feature Importance

완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 34분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
3

3

완료하는 데 5시간 필요

Week 3: Use Automated Machine Learning to train a Text Classifier

완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 60분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
4

4

완료하는 데 5시간 필요

Week 4: Built-in algorithms

완료하는 데 5시간 필요
7개 동영상 (총 36분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트

검토

ANALYZE DATASETS AND TRAIN ML MODELS USING AUTOML의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

Practical Data Science 특화 과정 정보

Practical Data Science

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.