Bank Loan Approval Prediction With Artificial Neural Nets

4.7
étoiles

20 évaluations

Offert par
Dans ce Projet Guidé, vous :

Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks

Build and train a deep learning model using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend.

Assess the performance of trained model and ensure its generalization using various Key performance indicators.

2 hours
Débutant
Aucun téléchargement requis
Vidéo en écran partagé
Anglais
Ordinateur de bureau uniquement

In this hands-on project, we will build and train a simple deep neural network model to predict the approval of personal loan for a person based on features like age, experience, income, locations, family, education, exiting mortgage, credit card etc. By the end of this project, you will be able to: - Understand the applications of Artificial Intelligence and Machine Learning techniques in the banking industry - Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks - Import key Python libraries, dataset, and perform Exploratory Data Analysis. - Perform data visualization using Seaborn. - Standardize the data and split them into train and test datasets.   - Build a deep learning model using Keras with Tensorflow 2.0 as a back-end. - Assess the performance of the model and ensure its generalization using various Key Performance Indicators (KPIs). Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Les compétences que vous développerez

  • Deep Learning

  • Artificial Intelligence (AI)

  • Machine Learning

  • Python Programming

  • classification

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Task 1: Understand the problem statement and business case

  2. Task 2: Import Datasets and Libraries

  3. Task 3: Exploratory Data Analysis

  4. Task 4: Perform Data Visualization

  5. Task 5: Prepare the data to feed the model

  6. Task 6: Understand the theory and intuition behind Artificial Neural Networks

  7. Task 7: Build a simple Multi Layer Neural Network

  8. Task 8: Compile and train a Deep Learning Model

  9. Task 9: Assess the performance of the trained model

Comment fonctionnent les Projets Guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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Foire Aux Questions

En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.

Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.

Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.

À partir du Projet Guidé, vous pouvez télécharger et conserver tout fichier que vous avez créé. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction « Navigateur de fichiers » pendant que vous accédez à votre bureau cloud.

Aucun remboursement n'est disponible pour les Projets Guidés. Consulter notre politique de remboursement complète.

Aucune aide financière n'est disponible pour les Projets Guidés.

L'audit n'est pas disponible pour les Projets Guidés.

En haut de la page, vous pouvez appuyer sur le niveau d'expérience de ce Projet Guidé pour afficher les connaissances requises. Pour chaque niveau de Projet Guidé, votre enseignant vous guidera étape par étape.

Oui, tout ce dont vous avez besoin pour terminer votre Projet Guidé sera présent sur un bureau cloud disponible dans votre navigateur.

Vous apprenez en effectuant des tâches dans un environnement à écran partagé, directement dans votre navigateur. Sur le côté gauche de l'écran, vous terminez la tâche dans votre espace de travail. Sur le côté droit de l'écran, vous voyez un(e) enseignant(e) qui vous guide tout au long du projet, étape par étape.