Mining Quality Prediction Using Machine & Deep Learning

4.8
étoiles
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Dans ce projet guidé, vous :

Train Artificial Neural Network models to perform regression tasks

Understand the theory and intuition behind regression models and train them in Scikit Learn

Understand the difference between various regression models KPIs such as MSE, RMSE, MAE, R2, adjusted R2

Clock1.5 hours
BeginnerDébutant
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

In this 1.5-hour long project-based course, you will be able to: - Understand the theory and intuition behind Simple and Multiple Linear Regression. - Import Key python libraries, datasets and perform data visualization - Perform exploratory data analysis and standardize the training and testing data. - Train and Evaluate different regression models using Sci-kit Learn library. - Build and train an Artificial Neural Network to perform regression. - Understand the difference between various regression models KPIs such as MSE, RMSE, MAE, R2, and adjusted R2. - Assess the performance of regression models and visualize the performance of the best model using various KPIs.

Les compétences que vous développerez

regression modelsDeep LearningArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming

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. Understand the problem statement and business case

  2. Import libraries/datasets and perform data exploration

  3. Perform data visualization

  4. Prepare the data before model training

  5. Train and evaluate a linear regression model

  6. Train and evaluate a decision tree and random forest models

  7. Understand the theory and intuition behind artificial neural networks

  8. Train an artificial neural network to perform regression task

  9. Compare models and calculate regression KPIs

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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