XG-Boost 101: Used Cars Price Prediction

via Coursera

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.