ภาระงานที่ยืดหยุ่นตั้งแต่ 4 ถึง 360 ชั่วโมง
ใบรับรองที่ถูกต้องในประเทศของคุณ
ฉันจะเรียนรู้อะไร?
เรียนรู้ทักษะหลักการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้เริ่มต้น คุณจะได้ฝึกการจำแนกแบบมีผู้สอน การแบ่งข้อมูลฝึก/ทดสอบ การตรวจสอบแบบกากบาท และเมตริกสำคัญ เช่น ความแม่นยำ ความแม่น ความครอบคลุม และ F1 ฝึกปฏิบัติด้วย Python NumPy pandas และ scikit-learn สร้างโมเดล logistic regression k-NN และ decision tree จัดการฟีเจอร์ ทำการทดลองที่สะอาด และส่งผลลัพธ์ที่ทำซ้ำได้และมีเอกสารครบถ้วนอย่างรวดเร็ว
ข้อดีของ Elevify
พัฒนาทักษะ
- สร้างตัวจำแนก ML: ใช้ logistic regression kNN และ decision trees อย่างรวดเร็ว
- เตรียมข้อมูล ML ที่สะอาด: ใช้ pandas การเข้ารหัส และการปรับสเกลสำหรับฟีเจอร์ที่แข็งแกร่ง
- ฝึกและประเมินโมเดล: ใช้ scikit-learn เมตริก และการตรวจสอบแบบกากบาท
- ปรับปรุงประสิทธิภาพโมเดล: ปรับฟีเจอร์ จัดการข้อมูลไม่สมดุล และปรับปรุงเมตริก
- ส่ง ML ที่ทำซ้ำได้: จัดโครงสร้างการทดลอง ตั้ง seed และจัดการสภาพแวดล้อม
สรุปที่แนะนำ
ก่อนเริ่มต้น คุณสามารถเปลี่ยนบทและภาระงาน เลือกบทที่ต้องการเริ่มต้น เพิ่มหรือลบบท เพิ่มหรือลดภาระงานของหลักสูตร.ความคิดเห็นจากผู้เรียนของเรา
บทเรียนของคุณสมบูรณ์แบบมาก ผมซื้อแพ็คเกจหนึ่งปีและในที่สุดก็มีโอกาสติดตามหัวข้อต่างๆ ที่ผมสนใจได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนแพลตฟอร์ม... ขอบคุณสำหรับทุกสิ่งที่คุณทำ ผมได้แนะนำคุณให้กับคนอื่นๆ แล้ว...

Giulio Carloนักเรียนดิจิทัลมาร์เก็ตติ้ง
ฉันชอบที่บทเรียนตรงไปตรงมาและฉันสามารถเปลี่ยนบทและข้ามเนื้อหาที่ไม่จำเป็นได้

Mariana Ferresนักเรียนการถ่ายภาพ
ฉันชอบเนื้อหาและวิธีการนำเสนอและการถอดเสียงวิดีโอ ซึ่งช่วยเร่งกระบวนการเรียนรู้!

Luciana Alvarengaนักเรียนการออกแบบเล็บ
แพลตฟอร์มรวดเร็วและใช้งานง่าย ความหลากหลายของเนื้อหาและวิดีโอเสริมช่วยในการเรียนรู้มาก

André Felipeนักเรียนพรอมต์เอ็นจิเนียริ่ง
คำถามที่พบบ่อย
Elevify คืออะไร? มันทำงานอย่างไร?
หลักสูตรมีใบรับรองหรือไม่?
หลักสูตรฟรีหรือไม่?
ชั่วโมงการทำงานของหลักสูตรคืออะไร?
หลักสูตรเป็นอย่างไร?
หลักสูตรทำงานอย่างไร?
ระยะเวลาของหลักสูตรคืออะไร?
ค่าใช้จ่ายหรือราคาของหลักสูตรคืออะไร?
EAD หรือหลักสูตรออนไลน์คืออะไรและทำงานอย่างไร?
หลักสูตร PDF
