리뷰 Agent Platform: AutoML을 사용한 대출 위험 예측개

Manuel Eiras C. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Rehan N. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Model wytrenował się 5 minut przed końcem czasu, nie było jak wykonać ćwiczeń.

Joanna L. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Muthazhagan B. · 3년 초과 전에 리뷰됨

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Girija Sankar P. · 3년 초과 전에 리뷰됨

KRUNAL K. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Sapna S. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Naman N. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Kostiantyn L. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Pârcălab A. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Vivekanand B. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Naman N. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Andres Felipe V. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Bushra T. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Eduardo V. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Sruthi U. · 3년 초과 전에 리뷰됨

What is an endpoint and what do they do in this lab? How do I go from a terminal window under the console to the editor to alter the JSON file and back without needing to redo the token and create endpoint again in the final steps? I understand changing the input data to see the response of different output as a test, but that is less valuable to me than having a model complete and seeing it run in the console, or using the endpoint output in a report tool to feed a chart etc. How about excluding the final steps of altering the JSON file, and instead having a very simple model be built and used by the student? I would rather have seen it built for 1000 rows and 4 columns, then allow it to run on 10 new rows of data. After doing the course, I have read about it happening, but have not actually done it yet. Why does it take an hour to build a model based on 2000 rows of data? (if the answer involves resources for a training environment, that reflects on your provision rather than user expectations). What is the smallest dataset that will be adequate to use in a 1.5 hour lab, and why not do that?

Michael F. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Pedro P. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Chenhui Z. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Akansha S. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Stephen B. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Melissa S. · 3년 초과 전에 리뷰됨

TJ J. · 3년 초과 전에 리뷰됨

José R. · 3년 초과 전에 리뷰됨

Aaron Isaac R. · 3년 초과 전에 리뷰됨