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Mining Quality Prediction Using Machine & Deep Learning

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Mining Quality Prediction Using Machine & Deep Learning

Ryan Ahmed

Dozent: Ryan Ahmed

5.300 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.8

(64 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1.5 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.8

(64 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1.5 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Artificial Intelligence (AI)
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Regression Models

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich

Nur als Desktop-Version verfügbar

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Lernen, üben und anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden

  • Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
  • Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
  • Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
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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:

  1. Understand the Problem Statement and Business Case (10 min)

  2. Import Libraries/Datasets and Perform Data Exploration (7 min)

  3. Perform Data Visualization (8 min)

  4. Prepare the data before model training (6 min)

  5. Train and Evaluate a Linear Regression Model (10 min)

  6. Train and Evaluate Decision Trees & Random Forest Regressors (8 min)

  7. Understand the Theory and Intuition Behind ANNs (11 min)

  8. Train an Artificial Neural Network Model to Perform Regression (11 min)

  9. Calculate Regression KPIs (7 min)

Empfohlene Erfahrung

Basic python programming and mathematics

9 Projektbilder

Dozent

Ryan Ahmed
Coursera Project Network
38 Kurse84.912 Lernende

von

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.

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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64 Bewertungen

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  • 1 star

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MA
5

Geprüft am 31. Aug. 2021

AS
4

Geprüft am 29. Sep. 2020

FD
5

Geprüft am 26. Juli 2022

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Häufig gestellte Fragen