Clasificación de datos de Satélites con autoML y Pycaret

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Aprender los fundamentos de autoML y Pycaret

Aprender todas las etapas de ML, desde la importación de datos hasta el despliegue del modelo

Generar modelos de clasificación multiclase para predecir el tipo de suelo en base a datos de satélite

Clock2 horas
Advanced고등
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots스페인어
Laptop데스크톱 전용

Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender todo lo que necesitas saber acerca de autoML y Pycaret. Aprenderemos a generar un modelo predictivo de clasificación multiclase capaz de predecir el tipo de suelo en base a datos de satélite. Para ello, aprenderemos, de manera práctica, a generar múltiples modelos de ML y metamodelos, a evaluar su eficiencia, a desplegarlos en producción y a guardarlos en MlFlow, etc.

개발할 기술

  • Python Programming
  • Machine Learning

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Fundamentos de autoML y Pycaret

  2. Predicción multiclase. Nivel principiante

  3. Predicción del tipo de suelo con datos de Satélite. Nivel avanzado. Parte I

  4. Predicción del tipo de suelo con datos de Satélite. Nivel avanzado. Parte II

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

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