このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
上級レベル

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

約19時間で修了
英語

学習内容

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

習得するスキル

  • Statistical Data Bias Detection
  • Multi-class Classification with FastText and BlazingText
  • Data ingestion
  • Exploratory Data Analysis
  • Automated Machine Learning (AutoML)
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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up96%(1,220 件の評価)
1

1

5時間で修了

Week 1: Explore the Use Case and Analyze the Dataset

5時間で修了
7件のビデオ (合計42分), 1 学習用教材, 4 個のテスト
2

2

4時間で修了

Week 2: Data Bias and Feature Importance

4時間で修了
9件のビデオ (合計34分), 1 学習用教材, 3 個のテスト
3

3

5時間で修了

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

5時間で修了
9件のビデオ (合計60分), 1 学習用教材, 3 個のテスト
4

4

5時間で修了

Week 4: Built-in algorithms

5時間で修了
7件のビデオ (合計36分), 3 学習用教材, 3 個のテスト

レビュー

ANALYZE DATASETS AND TRAIN ML MODELS USING AUTOML からの人気レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。