XG-Boost 101: Used Cars Price Prediction

Resumen

Título:

XG-Boost 101:

Predicción del Precio de Autos Usados

Descripción:

Sumérgete en el reino del aprendizaje automático con nuestro proyecto práctico donde aprenderás a predecir los precios de autos usados utilizando tres algoritmos diferentes:

Regresión Lineal Múltiple, Regresión de Bosques Aleatorios y XG-Boost. Ideal para concesionarios de automóviles, este proyecto mejorarará tu comprensión de los factores que influyen en los precios de los autos usados.

Al finalizar este proyecto, los participantes podrán:

• Obtener conocimientos sobre la aplicación de la IA y el Aprendizaje Automático en la industria automotriz.
• Explorar la teoría y aplicación práctica del Algoritmo XG-Boost.
• Aprender a importar y usar bibliotecas de Python clave, manejar conjuntos de datos y realizar Análisis Exploratorio de Datos.
• Utilizar herramientas de visualización de datos como Seaborn, Plotly y Nube de Palabras para interpretar mejor los datos.
• Preparar datos para el modelado estandarizándolos y dividiéndolos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
• Desarrollar habilidades en la construcción, entrenamiento y evaluación de modelos con XG-Boost, Bosques Aleatorios y Regresión Lineal Múltiple utilizando Scikit-Learn.
• Evaluar el rendimiento del modelo a través de varios Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs).

Nota:

Este curso está optimizado para aprendices en América del Norte.

Se están haciendo esfuerzos para llevar esta experiencia de aprendizaje a otras regiones.

Proveedor:

Coursera

Categorías:

Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Python, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de scikit-learn, Cursos de Visualización de Datos.

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Enseñado por

Ryan Ahmed

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Asignaturas