TensorFlow para principiantes: aplicaciones del mundo real

Name: TensorFlow para principiantes: aplicaciones del mundo real
Author: Josh Turner

Aprenda a resolver problemas del mundo real utilizando técnicas de aprendizaje automático como la clasificación, el procesamiento de datos Pandas y la visualización Seaborn

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Curso: bajo demanda

Principiante Proveedor : Josh Turner 4 lecciones · 18m en Árabe, Alemán, Inglés, Español, Francés, Portugués, Chinese

Descripción del curso

En estas lecciones aprenderá a aplicar técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos del mundo real en diversos dominios, como las finanzas y la biología. Aprenderá sobre los modelos de clasificación y cómo se pueden utilizar para resolver desafíos como el análisis de tensión/deformación de una presa, como un ejemplo notable. También descubrirá cómo usar Pandas para el procesamiento de datos y Seaborn para la visualización flexible de datos, lo que le permite analizar e interpretar eficazmente grandes conjuntos de datos.

Además, explorará cómo crear conjuntos de datos de entrenamiento y prueba utilizando la función train_test_split() y evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas como la precisión y las matrices de confusión.

Al familiarizarse con técnicas como la clasificación, el procesamiento de datos Pandas y la visualización Seaborn, mejorará en gran medida sus habilidades del mundo real en múltiples industrias y áreas de práctica.

Lo que aprenderás

Aplique técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en dominios como finanzas y biología
Construya e implemente modelos de clasificación para desafíos como análisis de esfuerzo/deformación de una presa e interprete los resultados
Procese y analice grandes conjuntos de datos usando Pandas
Visualice patrones y relaciones de datos usando Seaborn
Cree conjuntos de datos de entrenamiento y prueba usando la función train_test_split()
Evalúe el desempeño del modelo usando métricas como precisión y matrices de confusión

Puntos clave

Las técnicas de aprendizaje automático pueden aplicarse para resolver problemas complejos del mundo real en dominios como finanzas y biología.
Los modelos de clasificación pueden abordar desafíos como análisis de esfuerzo/deformación para una presa.
Pandas permite el procesamiento, análisis e interpretación efectivos de grandes conjuntos de datos.
Seaborn proporciona visualización de datos flexible para explorar patrones y relaciones de datos.
El desempeño del modelo puede evaluarse usando métricas como precisión y matrices de confusión, con conjuntos de datos divididos mediante la función train_test_split().

Preguntas frecuentes

¿Qué aprenderé en este curso?

Aprenderá a aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas del mundo real, construir e interpretar modelos de clasificación, procesar datos con Pandas y visualizar datos usando Seaborn. El curso también cubre la creación de conjuntos de datos de entrenamiento y prueba con train_test_split() y la evaluación de modelos usando precisión y matrices de confusión.

¿Qué ejemplo del mundo real usa el curso para la clasificación?

Usa el análisis de esfuerzo/deformación de una presa como un ejemplo notable de aplicación de modelos de clasificación a desafíos del mundo real.

¿Qué herramientas y habilidades cubre este curso?

El curso cubre TensorFlow, aprendizaje automático y métodos de aprendizaje automático, entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, conjuntos de datos de entrenamiento, Pandas para procesamiento de datos, Seaborn para visualización y Azure Machine Learning.

¿Qué temas se cubren en las lecciones?

Las lecciones cubren Problemas del Mundo Real, el Conjunto de Datos de Clasificación, entrenar un modelo y probar el conjunto de datos de clasificación.