Herunterladen "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python"

Cover von Audio

Warten Sie bitte. Wir bereiten Links für das einfache werbefreie Ansehen und Herunterladen des Videos vor.

Vorheriges Video: Как работают сверточные нейронные сети | #13 нейросети на Python Nächstes Video: Что такое нейронные сети? ДЛЯ НОВИЧКОВ / Про IT / Geekbrains

0:00

Задача кредитного скоринга

0:25

Что необходимо сделать перед построением модели

0:44

Загрузка данных и предварительный анализ

4:07

Главная фишка EDA анализа!!!!! Как делать EDA?

5:29

Рассматриваем гипотезы

6:13

Анализируем целевую переменную (таргет) / Дисбаланс классов

7:11

Первая гипотеза. Распределение возраста в разрезе таргета (seaborn), нормализуем данные

8:11

Вторая гипотеза. Распределение возраста в разрезе образования / boxplot

10:10

Корреляция признаков

10:30

Третья гипотеза. Анализ зарплат в разрезе таргета / образования

12:33

Feature engineering (генерация фичей), как его делать, какие могут быть новые признаки, что делать с признаком типа дата-время, логарифмирование

15:07

Построение модели машинного обучения. 1 этап - бейзлайн (Logistic Regression)

16:46

Как интерпретировать и использовать метрики precision, recall, roc-auc

17:41

Строим roc-auc curve

18:03

Подбор параметров модели с использованием GridSearch

18:40

Сравниваем результаты на графике roc-auc / анализируем метрики

19:32

Анализ важных признаков после обучения модели

20:02

Используем для анализа важных признаков библиотеку shap / Интерпретирует результаты

22:30

Коэффициенты логистической регрессии

23:27

Сравнение важных признаков в разных классов (визуализация различий)

Что такое нейронные сети? ДЛЯ НОВИЧКОВ / Про IT / Geekbrains

Что такое нейронные сети? ДЛЯ НОВИЧКОВ / Про IT / Geekbrains

Kanal: GeekBrains

Как работают сверточные нейронные сети | #13 нейросети на Python

Как работают сверточные нейронные сети | #13 нейросети на Python

Проанализировал комментарии НЕЙРОСЕТЬЮ. И вот, что я узнал

Проанализировал комментарии НЕЙРОСЕТЬЮ. И вот, что я узнал

Различие между Искусственным Интеллектом, Машинным обучением и Глубоким обучением

Различие между Искусственным Интеллектом, Машинным обучением и Глубоким обучением

Kanal: Etudarium

Методы обнаружения выбросов | Вебинар Яна Пиле | karpov.courses

Методы обнаружения выбросов | Вебинар Яна Пиле | karpov.courses

Kanal: karpov.courses

Как обучить нейросеть на PyTorch / Перцептрон / Функции активации

Как обучить нейросеть на PyTorch / Перцептрон / Функции активации

Демо-лекция Игоря Шнуренко "Рождение искусственного интеллекта из духа математики и поэзии".

Демо-лекция Игоря Шнуренко "Рождение искусственного интеллекта из духа математики и поэзии".

Kanal: АнтиТьюринг: канал Игоря Шнуренко

Переобучение - что это и как этого избежать, критерии останова обучения | #5 нейросети на Python

Переобучение - что это и как этого избежать, критерии останова обучения | #5 нейросети на Python

Пикник - У шамана три руки (нейросеть) | Eng subs

Пикник - У шамана три руки (нейросеть) | Eng subs

Kanal: nikborovik

Как подготовить данные для обучения нейронной сети? Интенсив по Python, нейросетям и биткоину

Как подготовить данные для обучения нейронной сети? Интенсив по Python, нейросетям и биткоину

Kanal: Skillbox Программирование

дата сайентист

data science

data scientist

career in tech

работа в big data

data science interview

саморазвитие

sillicon valley

основы программирования

как проходить интервью

аналитик

Yandex

анализ данных

datascience

карьера в data science

Sysml

data analyst

ods

open data science

машинное обучение

miracl6

PyMagic

deep learning

perceptron

нейронные сети

глубокое обучение

нейронки

нейросеть

pytorch

функция активации

сигмоида

релу

relu

python

Sie haben UDL Helper bereits installiert Sie können Video mit 1 Klick herunterladen!

für

Google Chrome

Beschreibung:

Авторский курс по Data Science для начинающих https://pymagic.ru/ Код на Boosty https://boosty.to/miracl6/posts/96b1fe98-d4ea-455c-b1a1-670a2b90668b?share=post_link Разбираем задачу по Data Science кредитный скоринг с использованием модели логистической регрессии. Учимся грамотно подходить к разведочному анализу данных EDA, а также обучать модель ML и интерпретировать результаты для бизнеса. Новая группа ВКонтакте https://vk.com/pymagic Датасет https://www.kaggle.com/c/sf-dst-scoring Таймкоды: 00:00 Задача кредитного скоринга 00:25 Что необходимо сделать перед построением модели 00:44 Загрузка данных и предварительный анализ 04:07 Главная фишка EDA анализа!!!!! Как делать EDA? 05:29 Рассматриваем гипотезы 06:13 Анализируем целевую переменную (таргет) / Дисбаланс классов 07:11 Первая гипотеза. Распределение возраста в разрезе таргета (seaborn), нормализуем данные 08:11 Вторая гипотеза. Распределение возраста в разрезе образования / boxplot 10:10 Корреляция признаков 10:30 Третья гипотеза. Анализ зарплат в разрезе таргета / образования 12:33 Feature engineering (генерация фичей), как его делать, какие могут быть новые признаки, что делать с признаком типа дата-время, логарифмирование 15:07 Построение модели машинного обучения. 1 этап - бейзлайн (Logistic Regression) 16:46 Как интерпретировать и использовать метрики precision, recall, roc-auc 17:41 Строим roc-auc curve 18:03 Подбор параметров модели с использованием GridSearch 18:40 Сравниваем результаты на графике roc-auc / анализируем метрики 19:32 Анализ важных признаков после обучения модели 20:02 Используем для анализа важных признаков библиотеку shap / Интерпретирует результаты 22:30 Коэффициенты логистической регрессии 23:27 Сравнение важных признаков в разных классов (визуализация различий) Instagram* https://www.facebook.com/unsupportedbrowser Группы в ВКонтакте https://vk.com/pymagic Telegram https://t.me/pymagic *Компания Meta - организация, деятельность которой запрещена на территории Российской Федерации

Downloadoptionen vorbereiten

Beliebt

HD-Video

Nur Ton

Alle Formate

* – Wenn das Video in einem neuen Tab abgespielt wird, gehen Sie dorthin, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Video und wählen Sie „Video speichern unter …“

** — Link zur Online-Wiedergabe in spezialisierten Playern

Fragen zum Herunterladen von Videos

Wie kann ich ein "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" Video herunterladen?

http://unidownloader.com/ Website ist der beste Weg, um ein Video oder einen separaten Audiotrack herunterzuladen, wenn Sie auf die Installation von Programmen und Erweiterungen verzichten wollen.
UDL Helper ist eine praktische Erweiterung, die sich nahtlos in YouTube, Instagram und OK.ru einfügt, um Inhalte schnell herunterzuladen.
UDL Client (für Windows) ist die leistungsstärkste Lösung, die mehr als 900 Websites, soziale Netzwerke und Video-Hosting-Sites sowie jede Videoqualität unterstützt, die in der Quelle verfügbar ist.
UDL Lite ist ein wirklich bequemer Weg, um von Ihrem mobilen Gerät aus auf eine Website zuzugreifen. Mit seiner Hilfe können Sie ganz einfach Videos direkt auf Ihr Smartphone herunterladen.

Welches Format von "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" Video sollte ich wählen?

Die besten Qualitätsformate sind FullHD (1080p), 2K (1440p), 4K (2160p) und 8K (4320p). Je höher die Auflösung Ihres Bildschirms ist, desto höher sollte die Videoqualität sein. Es gibt jedoch noch weitere Faktoren zu berücksichtigen: Download-Geschwindigkeit, freier Speicherplatz und Geräteleistung während der Wiedergabe.

Warum friert mein Computer beim Laden eines "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" Video ein?

Der Browser/Computer sollte nicht komplett einfrieren! Sollte dies der Fall sein, melden Sie dies bitte mit einem Link zu dem Video. Manchmal können Videos nicht direkt in einem geeigneten Format heruntergeladen werden, daher haben wir die Möglichkeit hinzugefügt, die Datei in das gewünschte Format zu konvertieren. In einigen Fällen kann dieser Vorgang aktiv Computerressourcen in Anspruch nehmen.

Wie kann ich ein "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" Video auf mein Handy herunterladen?

Sie können ein Video über die Website oder die pwa-Anwendung UDL Lite auf Ihr Smartphone herunterladen. Es ist auch möglich, einen Download-Link per QR-Code mit der UDL Helper-Erweiterung zu versenden.

Wie kann ich einen Audiotitel (Musik) als MP3 "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" herunterladen?

Der bequemste Weg ist die Verwendung des UDL Client-Programms, das die Umwandlung von Videos in das MP3-Format unterstützt. In einigen Fällen kann MP3 auch über die UDL Helper-Erweiterung heruntergeladen werden.

Wie kann ich einen Frame aus einem Video "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" speichern?

Diese Funktion ist in der UDL Helper-Erweiterung verfügbar. Stellen Sie sicher, dass in den Einstellungen "Video-Schnappschuss-Button anzeigen" aktiviert ist. In der unteren rechten Ecke des Players, links neben dem Symbol "Einstellungen", sollte ein Kamerasymbol erscheinen. Wenn Sie darauf klicken, wird das aktuelle Bild des Videos im JPEG-Format auf Ihrem Computer gespeichert.

Was kostet das alles?

Es kostet nichts. Unsere Dienste sind für alle Benutzer absolut kostenlos. Es gibt keine PRO-Abonnements, keine Beschränkungen hinsichtlich der Anzahl oder der maximalen Länge der heruntergeladenen Videos.