このコースについて

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上級レベル
約12時間で修了
英語

習得するスキル

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming
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シラバス - 本コースの学習内容

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6時間で修了

Data transforms and feature engineering

6時間で修了
6件のビデオ (合計31分), 14 readings, 5 quizzes
6件のビデオ
Introduction to Class Imbalance1 分
Class Imbalance Deep Dive9 分
Introduction to Dimensionality Reduction2 分
Dimension Reduction13 分
Case Study Intro / Feature Engineering1 分
14件の学習用教材
Data Transformation: Through the eyes of our Working Example3 分
Transforms with scikit-learn3 分
Pipelines3 分
Class imbalance: Through the Eyes of our Working Example3 分
Class Imbalance5 分
Sampling Techniques2 分
Models that Naturally Handle Imbalance2 分
Data Bias2 分
Dimensionality Reduction: Through the Eyes of Our Working Example3 分
Why is Dimensionality Reduction Important?3 分
Dimensionality Reduction and Topic models5 分
Topic modeling: Through the Eyes of our Working Example3 分
Getting Started with the Topic Modeling Case Study (hands-on)2 時間
Data Transforms and Feature Engineering: Summary/Review5 分
5の練習問題
Getting Started: Check for Understanding30 分
Class Imbalance, Data Bias: Check for Understanding30 分
Dimensionality Reduction: Check for Understanding3 分
CASE STUDY - Topic Modeling: Check for Understanding30 分
Data Transforms and Feature Engineering: End of Module Quiz10 分
2

2

6時間で修了

Pattern recognition and data mining best practices

6時間で修了
5件のビデオ (合計16分), 11 readings, 5 quizzes
5件のビデオ
Introduction to Outliers2 分
Outlier Detection3 分
Introduction to Unsupervised learning2 分
Unsupervised Learning5 分
11件の学習用教材
ai360: Through the Eyes of our Working Example3 分
Introduction to ai360 (hands-on)15 分
Outlier Detection: Through the Eyes of our Working Example3 分
Outliers3 分
Unsupervised learning: Through the Eyes of our Working Example3 分
An Overview of Unsupervised Learning2 分
Clustering3 分
Clustering Evaluation3 分
Clustering: Through the Eyes of our Working Example3 分
Getting Started with the Clustering Case Study (hands-on)2 時間 10 分
Pattern Recognition and Data Mining Best Practices: Summary/Review4 分
5の練習問題
ai360 Tutorial: Check for Understanding30 分
Outlier Detection: Check for Understanding30 分
Unsupervised Learning: Check for Understanding30 分
CASE STUDY - Clustering: Check for Understanding30 分
Pattern Recognition and Data Mining Best Practices: End of Module Quiz12 分

レビュー

AI WORKFLOW: FEATURE ENGINEERING AND BIAS DETECTION からの人気レビュー

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よくある質問

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