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學生對 deeplearning.ai 提供的 Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML 的評價和反饋

4.6
330 個評分

課程概述

In the first course of the Practical Data Science Specialization, you will learn foundational concepts for exploratory data analysis (EDA), automated machine learning (AutoML), and text classification algorithms. With Amazon SageMaker Clarify and Amazon SageMaker Data Wrangler, you will analyze a dataset for statistical bias, transform the dataset into machine-readable features, and select the most important features to train a multi-class text classifier. You will then perform automated machine learning (AutoML) to automatically train, tune, and deploy the best text-classification algorithm for the given dataset using Amazon SageMaker Autopilot. Next, you will work with Amazon SageMaker BlazingText, a highly optimized and scalable implementation of the popular FastText algorithm, to train a text classifier with very little code. Practical data science is geared towards handling massive datasets that do not fit in your local hardware and could originate from multiple sources. One of the biggest benefits of developing and running data science projects in the cloud is the agility and elasticity that the cloud offers to scale up and out at a minimum cost. The Practical Data Science Specialization helps you develop the practical skills to effectively deploy your data science projects and overcome challenges at each step of the ML workflow using Amazon SageMaker. This Specialization is designed for data-focused developers, scientists, and analysts familiar with the Python and SQL programming languages and want to learn how to build, train, and deploy scalable, end-to-end ML pipelines - both automated and human-in-the-loop - in the AWS cloud....

熱門審閱

YA

2021年11月8日

Seriously I never expected to learn so many new methods, I am fascinated with the resources and the teaching techniques. Delivering information and great programmatic explanation.

AA

2021年7月27日

Very nice course, nice presentations. The difficulty level could have been a bit higher but all in all is a good course to get hands-on experience using data science tools on AWS.

篩選依據:

1 - Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML 的 25 個評論(共 77 個)

創建者 Nabiul H K

2021年6月8日

創建者 Etienne T

2021年8月2日

創建者 Michael S

2021年7月29日

創建者 Anmol D

2021年7月2日

創建者 Magnus M

2021年6月11日

創建者 Sebastián G

2021年10月1日

創建者 Niyazi S

2021年6月10日

創建者 Francisco M G S

2021年8月9日

創建者 Jens B

2021年7月10日

創建者 Anurag L

2021年6月22日

創建者 Deleted A

2021年6月14日

創建者 Parag K

2021年10月22日

創建者 Alireza M

2021年7月10日

創建者 Phillip B

2021年6月30日

創建者 Karunanidhi M

2021年7月29日

創建者 Olle G

2021年6月25日

創建者 Adrien C

2021年9月21日

創建者 Adam M

2021年10月6日

創建者 Mark P

2021年9月13日

創建者 Mattias L

2021年7月19日

創建者 Yousef A

2021年11月9日

創建者 alaa a

2021年7月28日

創建者 Hitesh K

2021年7月8日

創建者 yugesh v

2021年7月26日

創建者 Ramesh K L

2021年8月9日