안녕하세요, HELLO
오늘은 DeepLearning.AI, Amazon Web Services에서 진행하는 Practical Data Science Specialization의 첫 번째 과정인 "Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"을 정리하려고 합니다.
"Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"의 강의를 통해 'exploratory data analysis (EDA), automated machine learning (AutoML), and text classification algorithms에 대해서 배우게 됩니다. 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다.
~ Explore the Use Case and Analyze the Dataset
~ Data Bias and Feature Importance
~ Use Automated Machine Learning to train a Text Classifier
~ Built-in algorithms
"Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"의 2주차 "Data Bias and Feature Importance"의 연습 문제 내용입니다.
CHAPTER 1. 'Data Bias and Feature Importance 연습문제'
■ 질문 1
■ 질문 2
■ 질문 3
■ 질문 4
■ 질문 5
■ 질문 6
■ 질문 7
■ 마무리
"Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"의 2주차 "Data Bias and Feature Importance"의 연습 문제에 대해서 정리해봤습니다.
그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다
좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)
감사합니다.
'COURSERA' 카테고리의 다른 글
week 3_Use Automated Machine Learning to train a Text Classifier (0) | 2022.07.10 |
---|---|
week 2_Detect data bias with Amazon Sagemaker Clarify 실습 (0) | 2022.07.10 |
week 2_Data Bias and Feature Importance (0) | 2022.07.10 |
week 1_Feature Engineering and Feature Store 연습 문제 (0) | 2022.07.10 |
week 1_Feature Engineering and Feature Store (0) | 2022.07.10 |
댓글