Machine Learning con Python. Nivel Avanzado

提供:
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Aplicar conceptos avanzados de machine learning como: Pipelines, Validación cruzada, etc

Entrenar y optimizar un modelo de XGBoost

Desarrollar un modelo completo de Machine learning, desde el pre-procesamiento de datos hasta la validación del modelo

2 horas
中級
ダウンロード不要
分割画面ビデオ
スペイン語
デスクトップのみ

Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender Machine Learning con Python. Aprenderás todos los pasos de desarrollo de un modelo y a evaluar su desempeño. Aprenderás de manera práctica y aplicada a desarrollar un modelo completo de Machine learning, desde el pre-procesamiento de datos hasta la validación del modelo. También aprenderás a aplicar conceptos avanzados de machine learning como: pipelines, validación cruzada o XGBoost.

あなたが開発するスキル

  • Python Programming

  • Machine Learning

  • Xgboost

  • Advanced Machine Learning

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. Ingesta y análisis exploratorio de datos (EDA)

  2. Tratamiento de valores faltantes

  3. Tratamiento de variables categóricas

  4. Tratamiento de variables numéricas

  5. Pipelines

  6. Validación cruzada

  7. XGBoost y ajuste de hiperparámetros

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

ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。

ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。

ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。

ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。

ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する

ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。

ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。

ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。

はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。

分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。