Machine Learning - Anomaly Detection via PyCaret

提供:
Coursera Project Network
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Anomaly Detection Models

Clock2 hours
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this 2 hour long project-based course you will learn how to perform anomaly detection, its importance in machine learning, set up PyCaret anomaly detection, create, visualize & compare anomaly detection algorithms all this with just a few lines of code.

あなたが開発するスキル

  • Anomaly Detection
  • Machine Learning
  • Data Visualization (DataViz)
  • PyCaret

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. 1. Import data and exploratory anomalies detection analysis

  2. 2. Setup PyCaret environment for anomaly detection

  3. 3. Select and create models

  4. 4. Compare anomalies in models

  5. 5. visualize, interpret decision, and save the model

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

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。