課程信息
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100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為22 小時

建議:10 hours/week...

英語(English)

字幕:英語(English)

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間為 1 小時

Course Overview

1 個視頻 (總計 1 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
1 個視頻
3 個閱讀材料
Learner Prerequisites
Using SAS® Viya® for Learners with This Course (Required)10分鐘
Using Forums and Getting Help10分鐘
完成時間為 5 小時

Getting Started with Machine Learning using SAS® Viya®

15 個視頻 (總計 40 分鐘), 16 個閱讀材料, 10 個測驗
15 個視頻
Case Study: Customer Churn2分鐘
SAS Viya Tools for SAS Visual Data Mining and Machine Learning1分鐘
Demo: Creating a Project4分鐘
Predictive Modeling5分鐘
Importance of Data Preparation55
Essential Data Tasks1分鐘
Dividing the Data3分鐘
Addressing Rare Events Using Event-Based Sampling3分鐘
Demo: Modifying the Data Partition4分鐘
Managing Missing Values3分鐘
Demo: Building a Pipeline from a Basic Template4分鐘
SAS Viya in the SAS Platform: Architecture1分鐘
16 個閱讀材料
Applications of Prediction-Based Decision Making10分鐘
Advantages of the SAS Platform10分鐘
Case Study: Data Dictionary10分鐘
SAS Drive and the Applications Menu10分鐘
Importing Data from a Local Source10分鐘
SAS Viya Tools for Data Preparation10分鐘
Cross Validation for Small Data Sets10分鐘
Global Metadata10分鐘
Managing Missing Values: Details10分鐘
Pipeline Templates in Model Studio10分鐘
Logistic Regression10分鐘
SAS Cloud Analytic Services10分鐘
SAS Viya: A Shift in Mindset10分鐘
Data Sources and CAS10分鐘
Interfaces and Products10分鐘
SAS Visual Data Mining and Machine Learning10分鐘
7 個練習
Question 1.012分鐘
Question 1.022分鐘
Question 1.032分鐘
Question 1.042分鐘
Question 1.052分鐘
Question 1.062分鐘
Getting Started with Machine Learning and SAS Viya30分鐘
2
完成時間為 6 小時

Data Preparation and Algorithm Selection

14 個視頻 (總計 47 分鐘), 11 個閱讀材料, 16 個測驗
14 個視頻
Replacing Incorrect Values1分鐘
Demo: Replacing Incorrect Values Starting on the Data Tab7分鐘
Feature Creation27
Text Mining1分鐘
Demo: Adding Text Mining Features7分鐘
Using Transformations to Handle Extreme or Unusual Values3分鐘
Demo: Transforming Inputs5分鐘
Selecting Useful Inputs4分鐘
Demo: Selecting Features6分鐘
Demo: Saving a Pipeline to the Exchange1分鐘
Essential Discovery Tasks and Selecting an Algorithm1分鐘
11 個閱讀材料
Data Mining Preprocessing Nodes in Model Studio10分鐘
Replacing Incorrect Values Starting with the Manage Variables Node10分鐘
Singular Value Decomposition10分鐘
Feature Extraction Node10分鐘
Finding the Best Transformation in Model Studio10分鐘
Feature Selection and the Variable Selection Node in Model Studio: Details10分鐘
Variable Clustering10分鐘
Best Practices for Common Data Preparation Challenges10分鐘
Automated Feature Engineering Pipeline Template10分鐘
Considerations for Selecting an Algorithm10分鐘
Comparison of Modeling Algorithms10分鐘
9 個練習
Question 2.012分鐘
Question 2.022分鐘
Question 2.032分鐘
Question 2.042分鐘
Question 2.052分鐘
Question 2.062分鐘
Question 2.072分鐘
Question 2.085分鐘
Data Preparation and Algorithm Selection Quiz30分鐘
3
完成時間為 7 小時

Decision Trees and Ensembles of Trees

23 個視頻 (總計 68 分鐘), 12 個閱讀材料, 21 個測驗
23 個視頻
Decision Trees for Categorical Targets: Classification Trees3分鐘
Decision Trees for Interval Targets: Regression Trees2分鐘
Improving the Decision Tree Model25
Demo: Modifying the Structure Parameters1分鐘
Recursive Partitioning3分鐘
Splitting Criteria4分鐘
Split Search9分鐘
Demo: Modifying the Recursive Partitioning Parameters1分鐘
Optimizing the Complexity of a Decision Tree Model39
Pruning3分鐘
Demo: Modifying the Pruning Parameters2分鐘
Regularizing and Tuning the Hyperparameters of a Machine Learning Model2分鐘
Building Ensemble Models1分鐘
Perturb and Combine Methods5分鐘
Bagging2分鐘
Boosting1分鐘
Comparison of Tree-Based Models1分鐘
Demo: Building a Gradient Boosting Model3分鐘
Forest Models3分鐘
Demo: Building a Forest Model4分鐘
12 個閱讀材料
Impurity Reduction Measures for Categorical and Interval Targets10分鐘
Splitting Criteria in Model Studio10分鐘
Adjustments in a Split Search10分鐘
Missing Values in Decision Trees in Model Studio10分鐘
Surrogate Splits10分鐘
Calculating Variable Importance for Surrogate Splits10分鐘
Bottom-Up Pruning Requirements10分鐘
Pruning Options in Model Studio10分鐘
Autotuning Options for Decision Trees in Model Studio10分鐘
Gradient Boosting Models10分鐘
Autotuning Options for Gradient Boosting in Model Studio10分鐘
Autotuning Options for Forests in Model Studio10分鐘
11 個練習
Question 3.01
Question 3.022分鐘
Question 3.032分鐘
Question 3.042分鐘
Question 3.052分鐘
Think About It2分鐘
Question 3.062分鐘
Question 3.072分鐘
Question 3.08
Question 3.092分鐘
Decision Trees and Ensembles of Trees Quiz30分鐘
4
完成時間為 4 小時

Neural Networks

18 個視頻 (總計 37 分鐘), 10 個閱讀材料, 13 個測驗
18 個視頻
Basics of Neural Networks3分鐘
Estimating Weights and Making Predictions3分鐘
Learning Process2分鐘
Essential Discovery Tasks for Neural Networks24
Demo: Building a Neural Network Using the Default Settings3分鐘
Improving the Neural Network Model22
Neural Network Architectures4分鐘
Activation Functions1分鐘
Shaping the Sigmoid2分鐘
Demo: Modifying the Neural Network Architecture1分鐘
Optimizing the Complexity of a Neural Network Model40
Weight Decay1分鐘
Early Stopping2分鐘
Regularizing and Tuning the Hyperparameters of a Neural Network Model32
Demo: Modifying the Learning and Optimization Parameters2分鐘
10 個閱讀材料
Standardization Methods10分鐘
Iterative Updating in Numerical Optimization10分鐘
Numerical Optimization Methods in Model Studio10分鐘
Deviance Measures in Model Studio10分鐘
Calculating the Number of Parameters10分鐘
Deep Learning10分鐘
Hidden Layer Activation Functions in Model Studio10分鐘
Target Layer Activation Functions and Error Functions in Model Studio10分鐘
Selected Hyperparameters Related to the Learning Process in Model Studio10分鐘
Autotuning Options for Neural Networks in Model Studio10分鐘
8 個練習
Question 4.012分鐘
Question 4.022分鐘
Question 4.032分鐘
Question 4.042分鐘
Question 4.052分鐘
Question 4.062分鐘
Question 4.072分鐘
Neural Networks Quiz30分鐘
4.6
5 個審閱Chevron Right

來自使用 SAS Viya 进行机器学习的熱門評論

創建者 TAJul 6th 2019

Easy to follow even with limited statistics knowledge.\n\nInstructors teach the basics to get you started and best of all the software is included so you can practice.

講師

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Jeff Thompson

Senior Analytical Training Consultant
Education
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Catherine Truxillo

Director, Analytical Education
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關於 SAS

Through innovative software and services, SAS empowers and inspires customers around the world to transform data into intelligence. SAS is a trusted analytics powerhouse for organizations seeking immediate value from their data. A deep bench of analytics solutions and broad industry knowledge keep our customers coming back and feeling confident. With SAS®, you can discover insights from your data and make sense of it all. Identify what’s working and fix what isn’t. Make more intelligent decisions. And drive relevant change....

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