In this 1-hour long guided project, you will learn how to use the "What-If" Tool (WIT) in the context of training and testing machine learning prediction models. In particular, you will learn a) how to set up a machine learning application in Python by using interactive Python notebook(s) on Google's Colab(oratory) environment, a.k.a. "zero configuration" environment, b) import and prepare the data, c) train and test classifiers as prediction models, d) analyze the behavior of the trained prediction models by using WIT for specific data points (individual basis), e) moving on to the analysis of the behavior of the trained prediction models by using WIT global basis, i.e., all test data considered.
(11 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Set up a machine learning application in a "zero configuration" environment such as Google's Colab(oratory) Research platform.
Set up and configure the What-If Tool to analyze the behavior of exemplary machine learning prediction models.
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Machine learning project management
- Kategorie: Data scientist
Wichtige Details
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Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Set up the environment for the "What-If" tool (WIT) as an extension in Jupyter and as a Google's Colaboratory notebook, including importing of the dataset (e.g., white wine quality data)
Train classifiers, e.g., Decision Tree and Random Forest, as exemplary machine learning prediction models to make predictions about the quality of white wines.
Launch the What-If Tool (WIT) widget. This task will allow us to get a first understanding on how our prediction model(s) behave at both individual and global levels.
Use the What-If Tool (WIT) features to explain the behavior of a prediction model on an individual basis.
Use the What-If Tool (WIT) advanced features to explain the behavior of a prediction model on an individual basis.
Use the What-If Tool (WIT) features to explain the behavior of a prediction model on a global basis.
Empfohlene Erfahrung
Some basic knowledge on machine learning, statistics and data science.
3 Projektbilder
Dozent
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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Häufig gestellte Fragen
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.