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deeplearning.ai의 Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML 학습자 리뷰 및 피드백

330개의 평가

강좌 소개

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....

최상위 리뷰


2021년 7월 27일

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.


2021년 11월 8일

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.

필터링 기준:

Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML의 77개 리뷰 중 26~50

교육 기관: Sam B C

2022년 1월 19일

교육 기관: Akshay B

2022년 6월 24일

교육 기관: Luis D

2022년 10월 28일

교육 기관: Tenzin T

2021년 8월 22일

교육 기관: Yin Q

2021년 7월 1일

교육 기관: Dylan B

2022년 5월 9일

교육 기관: Juan M

2022년 2월 16일

교육 기관: Pitabas M

2021년 7월 25일

교육 기관: Zuzana N

2022년 4월 11일

교육 기관: Endris M

2022년 3월 18일

교육 기관: Shankar K V

2021년 11월 20일

교육 기관: Serjesh S

2022년 2월 13일

교육 기관: Pratik K

2021년 10월 12일

교육 기관: Marry C C

2021년 9월 9일

교육 기관: karthik v

2021년 9월 24일

교육 기관: Janzaib M

2022년 4월 17일

교육 기관: Hamza A

2022년 3월 17일

교육 기관: Alcebiades A B F

2021년 8월 7일

교육 기관: Flavio F

2021년 10월 8일

교육 기관: Brenno M N S

2022년 4월 6일

교육 기관: Viplove J G

2021년 10월 13일

교육 기관: Stephen K

2022년 4월 1일

교육 기관: Santiago B

2022년 2월 11일

교육 기관: Himasha J

2021년 11월 5일

교육 기관: Gourav R

2021년 8월 4일