In this project, learners will gain the skill of building and evaluating machine learning models using TensorFlow Decision Forests to accurately classify penguin species based on physical measurements. They will construct a comprehensive machine learning model under the guidance of the instructor. Learners will master specific skills including data preprocessing and cleaning, feature selection and importance analysis, and model evaluation using performance metrics. These skills will enable learners to handle real-world data challenges effectively. The benefit of taking this project is that it provides practical, hands-on experience in applying machine learning techniques to a real-world dataset, enhancing learners' ability to develop accurate and reliable models for ecological and conservation purposes. This project is suitable for TensorFlow beginners with a decent Python background, including knowledge of classes, functions, and some experience with pandas or numpy. While conceptual knowledge related to decision trees and random forests would be helpful, it is not required.
TensorFlow Prediction: Identify Penguin Species
Enseigné en Anglais
Instructeur : Christopher Smyth
Inclus avec
Projet Guidé
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Transform a dataset into TensorFlow-compatible format for optimized training and testing within TensorFlow environments.
Train a TensorFlow Decision Forest Model.
Evaluate a TensorFlow Decision Forest Model using standard metrics and data splits.
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : TensorFlow
- Catégorie : Data Analysis
Détails à connaître
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mai 2024
Projet Guidé
Expérience recommandée
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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
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 :
Install TensorFlow Decision Forests
Load and Transform the Penguins Dataset
Split Data into Test and Training Datasets and Prepare Data for TensorFlow
Train and Evaluate Random Forest Model
Evaluate TensorFlow Random Forest Model Against Test Data
Expérience recommandée
Need Python programming (functions, loops), Pandas dataframes. Machine learning background (training procedure, random forests) would be nice to have
1 image de projet
Instructeur
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.
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Foire Aux Questions
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.
Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.