К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
TensorFlow Prediction: Identify Penguin Species · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

TensorFlow Prediction: Identify Penguin Species

Курс от Coursera
Средний≈ 1.6 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

In this project, learners will gain the skill of building and evaluating machine learning models using TensorFlow Decision Forests to accurately classify penguin species based on physical measurements. They will construct a comprehensive machine learning model under the guidance of the instructor. Learners will master specific skills including data preprocessing and cleaning, feature selection and importance analysis, and model evaluation using performance metrics. These skills will enable learners to handle real-world data challenges effectively. The benefit of taking this project is that it provides practical, hands-on experience in applying machine learning techniques to a real-world dataset, enhancing learners' ability to develop accurate and reliable models for ecological and conservation purposes. This project is suitable for TensorFlow beginners with a decent Python background, including knowledge of classes, functions, and some experience with pandas or numpy. While conceptual knowledge related to decision trees and random forests would be helpful, it is not required.

Навыки, которые вы освоите

Model EvaluationFeature EngineeringData PreprocessingPredictive ModelingMachine LearningModel TrainingData CleansingRandom Forest AlgorithmApplied Machine LearningTensorflowData AnalysisData ManipulationDecision Tree Learning

Программа курса

1 модулей · 11 учебных материалов

01Project Overview11 материалов

Your Learning Journey

Project OverviewЧтениеKey TakeawaysЧтениеTask 1: Set Up a Python Environment for Data AnalysisВидеоTask 2: Process and Visualize Categorical Data with Pandas and SeabornВидео

Учитесь у экспертов

Christopher Smyth

NLP/Generative AI Engineer

TensorFlow Prediction: Identify Penguin Species
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 1.6 ч

1 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Итальянский, Бразильский португальский, Корейский, Немецкий, Испанский, Японский, Венгерский

Часть программы вашего университета
Task 3: Analyze and Visualize Numeric Data Distributions Among Penguin SpeciesВидео
Practice TaskВидео
Task 4: Encode Categorical Variables and Train a Model Using TensorFlow Decision ForestsВидео
Task 5: Analyze Feature Importances and Evaluate Model Performance with TensorFlow Decision ForestsВидео
Comprehensive TaskВидео
Assess Your KnowledgeЗадание
Course End Survey - We appreciate your feedback!PLUGIN