Predict Gas Guzzlers using a Neural Net Model on the MPG Data Set

4.6
estrellas

32 calificaciones

ofrecido por
En este proyecto guiado, tú:

Complete a random Training and Test Set from one Data Source using an R function.

Practice data distribution using R and ggplot2.

Apply a Neural Net model to the Data and examine the results by building a Confusion Matrix.

2 Hours
Intermedio
No se necesita descarga
Video de pantalla dividida
Inglés (English)
Solo escritorio

In this 1-hour long project-based course, you will learn how to (complete a training and test set using an R function, practice looking at data distribution using R and ggplot2, Apply a Neural Net model to the data, and examine the results using a Confusion Matrix. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que desarrollarás

  • Random Forest

  • Data Science

  • Data Analysis

  • Machine 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. Task 1: In this task the Learner will be introduced to the Course Objectives, which is to how to execute a Neural Network using the NeuralNet R package on the MPG data set. There will be a short discussion about the Interface and an Instructor Bio.

  2. Task 2: The Learners will get experience looking at the data using ggplot2. This is important in order for the practitioner to see the balance of the data, especially as it relates to the Response Variable.

  3. Task 3: The Learner will get experience creating Testing and Training Data Sets. There are multiple ways to do this and the Instructor will go over two of them in this Task.

  4. Task 4: The Learner will get experience with the syntax of the Neuralnet package in R by building out a neural net model. There will be a short discussion on the differences between the predict function in R and compute with the Neuralnet package as well.

  5. Task 5: The Learner will get experience evaluation models in this Task. The Confusion Matrix will be discussed as the evaluation metric of choice for the specific problem. The conclusion of the course will use the two evaluation metrics see how well the model performed on the test data set.

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

Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.

Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.

Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.

Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.

Los proyectos guiados no son elegibles para reembolsos. Ver nuestra política de reembolso completo.

La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.

El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.

En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.

Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.

Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.