week 4_Built-in algorithms

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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 4주차 "Built-in algorithms"의 강의 내용입니다.

 

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CHAPTER 1. 'Built-in algorithms'

 

□ Built-in algorithms

 

Run experiments quickly, no needs to customize codes

Built-in alogorithms을 적용은 Built-in으로 해결이 가능한 쉬운 문제 여부에 따라 다릅니다. Built-in만으로 해결이 가능한 경우에는 추가적인 customize 없이 해결이 가능합니다. 다만, Built-in만으로 부족한 경우에는 scipy, tensorflow 등 라이브러리를 적용해서 작업하고, 더 나아가 코드를 전부 작성하는 방향으로 적용이 가능합니다.

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□ Use cases and algorithms

 

 

■ 마무리

 

"Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"의 4주차 "Built-in algorithms"의 강의에 대해서 정리해봤습니다.

 

그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다

좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)

 

감사합니다.