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deeplearning.ai의 Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML 학습자 리뷰 및 피드백

4.5
별점
280개의 평가

강좌 소개

In the first course of the Practical Data Science Specialization, you will learn foundational concepts for exploratory data analysis (EDA), automated machine learning (AutoML), and text classification algorithms. With Amazon SageMaker Clarify and Amazon SageMaker Data Wrangler, you will analyze a dataset for statistical bias, transform the dataset into machine-readable features, and select the most important features to train a multi-class text classifier. You will then perform automated machine learning (AutoML) to automatically train, tune, and deploy the best text-classification algorithm for the given dataset using Amazon SageMaker Autopilot. Next, you will work with Amazon SageMaker BlazingText, a highly optimized and scalable implementation of the popular FastText algorithm, to train a text classifier with very little code. Practical data science is geared towards handling massive datasets that do not fit in your local hardware and could originate from multiple sources. One of the biggest benefits of developing and running data science projects in the cloud is the agility and elasticity that the cloud offers to scale up and out at a minimum cost. The Practical Data Science Specialization helps you develop the practical skills to effectively deploy your data science projects and overcome challenges at each step of the ML workflow using Amazon SageMaker. This Specialization is designed for data-focused developers, scientists, and analysts familiar with the Python and SQL programming languages and want to learn how to build, train, and deploy scalable, end-to-end ML pipelines - both automated and human-in-the-loop - in the AWS cloud....

최상위 리뷰

YA

2021년 11월 8일

Seriously I never expected to learn so many new methods, I am fascinated with the resources and the teaching techniques. Delivering information and great programmatic explanation.

HK

2021년 7월 7일

Excellent introductory course for Aws sagemaker. Justifies the specialization title as it is indeed practical oriented. Labs are of good quality as well.

필터링 기준:

Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML의 74개 리뷰 중 1~25

교육 기관: Nabiul H K

2021년 6월 8일

교육 기관: Etienne T

2021년 8월 2일

교육 기관: Michael S

2021년 7월 29일

교육 기관: Magnus M

2021년 6월 11일

교육 기관: Anmol D

2021년 7월 2일

교육 기관: Sebastián G

2021년 10월 1일

교육 기관: Niyazi S

2021년 6월 10일

교육 기관: Jens B

2021년 7월 10일

교육 기관: Anurag L

2021년 6월 22일

교육 기관: Deleted A

2021년 6월 14일

교육 기관: Parag K

2021년 10월 22일

교육 기관: Francisco M G S

2021년 8월 9일

교육 기관: Alireza M

2021년 7월 10일

교육 기관: Phillip B

2021년 6월 30일

교육 기관: Karunanidhi M

2021년 7월 29일

교육 기관: Olle G

2021년 6월 25일

교육 기관: Adrien C

2021년 9월 21일

교육 기관: Adam M

2021년 10월 6일

교육 기관: Mark P

2021년 9월 13일

교육 기관: Mattias L

2021년 7월 19일

교육 기관: Yousef A

2021년 11월 9일

교육 기관: alaa a

2021년 7월 28일

교육 기관: Hitesh K

2021년 7월 8일

교육 기관: yugesh v

2021년 7월 26일

교육 기관: Ramesh K L

2021년 8월 9일