Clasificación de datos de Satélites con autoML y Pycaret

ofrecido por
Coursera Project Network
En este proyecto guiado, tú:

Aprender los fundamentos de autoML y Pycaret

Aprender todas las etapas de ML, desde la importación de datos hasta el despliegue del modelo

Generar modelos de clasificación multiclase para predecir el tipo de suelo en base a datos de satélite

Clock2 horas
AdvancedAvanzado
CloudNo se necesita descarga
VideoVideo de pantalla dividida
Comment DotsEspañol (Spanish)
LaptopSolo escritorio

Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender todo lo que necesitas saber acerca de autoML y Pycaret. Aprenderemos a generar un modelo predictivo de clasificación multiclase capaz de predecir el tipo de suelo en base a datos de satélite. Para ello, aprenderemos, de manera práctica, a generar múltiples modelos de ML y metamodelos, a evaluar su eficiencia, a desplegarlos en producción y a guardarlos en MlFlow, etc.

Habilidades que desarrollarás

Python ProgrammingMachine Learning

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  1. Fundamentos de autoML y Pycaret

  2. Predicción multiclase. Nivel principiante

  3. Predicción del tipo de suelo con datos de Satélite. Nivel avanzado. Parte I

  4. Predicción del tipo de suelo con datos de Satélite. Nivel avanzado. Parte II

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Preguntas Frecuentes

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.