Clasificación de datos de Satélites con autoML y Pycaret

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

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
AdvancedПродвинутые функции
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsИспанский
LaptopТолько для ПК

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.

Навыки, которые вы получите

  • Python Programming
  • Machine Learning

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  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

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.