Adakah saya mendapat sijil selepas menamatkan "段階的な特徴エンジニアリング：MLデータ準備"?

Ya, selepas menamatkan "段階的な特徴エンジニアリング：MLデータ準備" di Lucebra, anda akan menerima sijil yang diiktiraf di peringkat antarabangsa.

Bolehkah saya mengakses kursus pada telefon dan tablet?

Ya, kursus boleh diakses 24/7 pada semua peranti iOS, Android, tablet dan komputer.

Adakah sari kata 33 bahasa disediakan?

Ya, semua pelajaran video mempunyai sari kata AI dalam 33 bahasa.

Adakah had masa untuk menamatkan kursus?

Tiada, anda mendapat akses seumur hidup mengikut kelajuan anda sendiri.

Je, ninaweza kufikia nyenzo za kozi kwa muda gani?

Baada ya kujiandikisha, unapokea ufikiaji usio na kikomo kwa mihadhara yote ya video, nyenzo zinazoweza kupakuliwa na masasisho ya siku zijazo bila malipo ya ziada.

Je, ninaweza kuuliza maswali kwa mwalimu ikiwa nitakwama?

Kabisa. Unaweza kuchapisha maswali yako moja kwa moja kwenye ubao wa majadiliano wa Maswali na Majibu, ambapo mwalimu na wanafunzi wenzako hutoa mwongozo na majibu kwa wakati unaofaa.

Je, kuna sera ya kurejesha pesa ikiwa kozi hailingani na mahitaji yangu?

Ndiyo, Lucebra hutoa sera ya kurejesha pesa ya siku 7, mradi tu umetazama chini ya 20% ya jumla ya maudhui ya kozi. Urejeshaji wa pesa ulioidhinishwa huwekwa moja kwa moja kwenye salio lako la Mikopo ya Lucebra kwa ununuzi wa siku zijazo wa jukwaa.

Je, ninaweza kutazama kozi kwenye vifaa vya mkononi au kompyuta kibao?

Ndiyo, kozi zote za Lucebra zinaitikia kikamilifu na zimeboreshwa kwa uchezaji bila mshono kwenye kompyuta, kompyuta ndogo, kompyuta za mkononi na vifaa vya mkononi.

Je, manukuu yanapatikana kwa masomo?

Ndiyo, mihadhara ya video huangazia manukuu yaliyotafsiriwa na AI katika hadi lugha 99, ikiruhusu wanafunzi ulimwenguni pote kufuata bila mshono katika lugha wanayopendelea.

Je, kuna sharti zozote zinazohitajika kabla ya kuanza kozi hii?

Isipokuwa mahitaji mahususi ya hapo awali yamebainishwa katika muhtasari wa kozi, ujuzi wa msingi wa kompyuta na muunganisho wa intaneti ndivyo tu unavyohitaji. Mada zote zinafundishwa hatua kwa hatua kutoka chini kwenda juu.

Uendelezaji wa Programu/Sayansi ya Data/Uhandisi wa Kipengele

段階的な特徴エンジニアリング：MLデータ準備

欠損データ、スケーリング、特徴抽出、選択、高度な技術と自動化された特徴エンジニアリング

Ngazi Zote • 22 Mihadhara • Ufikiaji wa Maisha Yote

Dr. Amar Massoud

Mwalimu Mkuu Aliyethibitishwa

trailer ya gari

Kutana na mwalimu wako: Dr. Amar Massoud

19 ms

5.0 / 5.0

Ukadiriaji wa Kimataifa

Wanafunzi Watendaji

Kiingereza (Marekani)

Nukuu 99 za Lugha

1 saa 37 dak

Jumla ya Maudhui

Utajifunza nini

モデルの精度を向上させるために特徴エンジニアリング技術を理解し適用します。

偏りを特定し軽減し、公平で倫理的な特徴選択を確保します。

FeatureToolsのようなライブラリを使用して自動化された特徴エンジニアリングを実装します。

再現性とコラボレーションのために特徴のバージョンを追跡し文書化します。

Maudhui ya Kozi

10 sehemu • 22 mihadhara • 01:37:25 urefu wa jumla

Introduction