enthaltenThis course covers the theoretical foundation for different techniques associated with supervised machine learning models. In addition, a business case study is defined to guide participants through all steps of the analytical life cycle, from problem understanding to model deployment, through data preparation, feature selection, model training and validation, and model assessment. A series of demonstrations and exercises is used to reinforce the concepts and the analytical approach to solving business problems.
Machine Learning Using SAS Viya
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4.7
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42 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 9 Module
In this module, you meet the instructor and learn about course logistics, such as how to access the software for this course.
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1 Video3 Lektüren1 App-Element
In this module, you learn how you can meet today's business challenges with machine learning using SAS® Viya®. You start working on the project that runs throughout the course.
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13 Videos17 Lektüren6 Aufgaben3 App-Elemente
In this module, you learn to explore the data and finish preparing the data for analysis. You also learn some general considerations for selecting an algorithm.
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14 Videos12 Lektüren8 Aufgaben6 App-Elemente
In this module, you learn to build decision tree models as well as models based on ensembles, or combinations, of decision trees.
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23 Videos17 Lektüren11 Aufgaben6 App-Elemente
In this module, you learn to build neural network models.
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19 Videos11 Lektüren6 Aufgaben3 App-Elemente
In this module, you learn to build support vector machine models.
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17 Videos7 Lektüren5 Aufgaben4 App-Elemente
In this module, you learn how to select the model that best meets the requirements of your business challenge and put the model into production. You also learn about managing the model over time.
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17 Videos8 Lektüren6 Aufgaben6 App-Elemente
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2 Videos4 Lektüren1 App-Element
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University of California San Diego
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Felipe M.
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Geprüft am 7. Apr. 2020
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Geprüft am 5. Juli 2019
DZ
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Geprüft am 10. Mai 2020
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