Business Analytik pre Data Science II.
- Level
- Chapters
- 80
- Category
- Programovanie
- Rating
- 5,0 of 5
- Length
- 8h 11min
- Language
- SK
This course is part of your subscription, along with
- Access to all online courses
-
Skillmea AI
An AI assistant that helps you learn
-
Skillmea Community
A community of students and teachers
-
Progress tracking
An overview of your progress across courses
Online course chapters
Vitajte v kurze (1)
O tomto kurze
4:12
Vytváranie a vyberanie atribútov (16)
Čo je vytváranie atribútov?
4:54
Prehľad typov atribútov
10:57
Vytváranie numerických atribútov 1
6:33
Vytváranie numerických atribútov 2
6:35
Vytváranie kategorických atribútov
3:59
Atribúty času a dátumu
5:16
Vytváranie atribútov pomocou agregácie
7:03
Chýbajúce hodnoty
5:07
Preferujte pozorované a odvodené atribúty
7:02
Využívajte špecifické atribúty
3:46
Etika a férovosť pri vytváraní atribútov
7:25
Čo je výber atribútov
2:32
Hra vyberania atribútov
5:53
Metódy výberu atribútov (prehľad)
6:15
Vytváranie atribútov z textu
12:17
Vytváranie atribútov z obrázkov
6:09
Základné princípy strojového učenia (10)
Vitajte v kapitole!
9:33
Supervised Learning (príklady)
10:01
Unsupervised Learning (príklady)
9:49
Reinforcement Learning (príklady)
7:22
Formulácia problému
4:43
Funkcia prírody
4:48
Nákladová funkcia
10:17
Tréningové, zadržané a produkčné dáta
6:39
Vytvorenie zadržaných dát nemusí byť priamočiare
13:46
Pretrénovaný a nedotrénovaný model
8:50
Rodiny modelov strojového učenia (8)
Vitajte v kapitole!
2:41
Modely založené na vzdialenosti (distance-based)
5:52
Lineárne modely
9:19
Neurónové siete
7:36
Rozhodovací strom (decision tree)
8:29
Ansámblové modely (Ensemble models)
9:29
Rozhodnutie o rodine modelu
4:41
Dve kultúry
8:44
Regresia a jej vyhodnotenie (9)
Vitajte v kapitole!
4:15
Regresný problém
2:19
Nákladová funkcia regresie
6:31
Prvotný (baseline) regresný model
7:36
Trénovanie modelu lineárnej regresie
10:50
Predikovanie pomocou regresného modelu
3:22
Porovnanie s prvotným modelom
4:34
Vyhodnotenie regresného modelu
9:55
Interpolácia a extrapolácia
3:46
Klasifikácia a jej vyhodnotenie (11)
Vitajte v kapitole!
3:09
Klasifikačný problém
2:37
Nákladová funkcia klasifikačného modelu
6:18
Prvotný (baseline) klasifikačný model
2:30
Trénovanie rozhodovacieho stromu
6:51
Pretrénovaný a nedotrénovaný strom
5:12
Predpovedanie natrénovaným stromom
6:31
Matica zmien (confusion matrix)
7:46
Celková správnosť / Presnosť (accuracy)
5:13
Špecifita (precision) a senzitivita (recall)
6:45
Nevybalansované dáta
6:56
Učenie bez učiteľa (10)
Vitajte v kapitole!
7:45
Zhlukovanie - segmentácia zákazníkov
4:53
Zhlukovanie - odporúčacie systémy
3:42
Zhlukovanie - učenie poloriadené učiteľom
4:38
Redukcia dimenzionality - vizualizácia
2:42
Redukcia dimenzionality - príprava údajov
3:27
Redukcia dimenzionality - separácia signálu
2:42
Detekcia anomálií - odľahlé hodnoty
3:40
Detekcia anomálií - chybné výrobky
2:29
Detekcia anomálií - podvody
2:45
Data Science modely v produkcii (13)
Vitajte v kapitole!
3:53
Môj model je vlastne experiment...
5:53
Vytvorte si metriky
6:13
Definujte AB testing
9:30
Definujte experiment
6:41
Zhrnutie experimentu
6:00
Validácia dát
10:09
Prepracovanie pre produkčné prostredie
9:01
Vyčistenie pre produkčné prostredie
9:30
Slučky spätnej väzby
6:44
Nedeklarovaní spotrebitelia
4:52
Stabilizácia zdrojov dát
4:07
Čo ďalej? (2)
Diskusia a hodnotenie
1:29
Gratulujem! Čo ďalej?
1:59
Course instructor
4,9
Rating
12
Courses
