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Machine Learning Pipelines with Azure ML Studio

Ce projet guidé n'est pas disponible en Français (France)

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Machine Learning Pipelines with Azure ML Studio

Snehan Kekre

Instructeur : Snehan Kekre

51 717 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.6

(777 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.6

(777 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • Pre-process data using appropriate modules

  • Train and evaluate a boosted decision tree model on Azure ML Studio

  • Create scoring and predictive experiments

  • Deploy the trained model as an Azure web service

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Azure Machine Learning
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Binary Classification
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Machine Learning

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)

Disponible uniquement sur ordinateur

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Emplacement réservé

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures

  • Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
  • Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
  • Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
Emplacement réservé

À propos de ce Projet Guidé

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. Introduction and Project Overview

  2. Data Cleaning

  3. Accounting for Class Imbalance

  4. Training a Two-Class Boosted Decision Tree Model and Hyperparameter Tuning

  5. Scoring and Evaluating the Models

  6. Publishing the Trained Model as a Web Service for Inference

Expérience recommandée

A basic understanding of machine learning workflows.

8 images de projet

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.6 (81 évaluations)
Snehan Kekre
Coursera Project Network
11 Cours110 424 apprenants

Offert par

Méthode d’apprentissage

  • Apprentissage pratique basé sur les compétences

    Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.

  • Conseils d’experts

    Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.

  • Aucun téléchargement ou installation requis(e)

    Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.

  • Disponible uniquement sur ordinateur de bureau

    Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

4.6

777 avis

  • 5 stars

    70,05 %

  • 4 stars

    21,33 %

  • 3 stars

    5,78 %

  • 2 stars

    1,28 %

  • 1 star

    1,54 %

Affichage de 3 sur 777

DA
5

Révisé le 12 sept. 2020

NH
4

Révisé le 20 déc. 2020

DA
5

Révisé le 17 févr. 2022

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Emplacement réservé

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