In this hands-on guided project, we will predict real estate prices with deep learning. In this project, we will predict home sale prices in King County in the U.S. between May, 2014 and May, 2015 using several features such as number of bedrooms, bathrooms, view, and square footage. This guided project is practical and directly applicable to the real estate industry. You can add this project to your portfolio of projects which is essential for your next job interview.

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Deep Learning for Real Estate Price Prediction

Instructeur : Ryan Ahmed
4 180 déjà inscrits
Inclus avec
(23 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Understand the theory and intuition behind Deep Learning
Train Artificial Neural Networks to perform real estate price prediction
Perform Data Visualization, Data Cleaning, Feature Engineering and Exploratory Data Analysis
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Property and Real Estate
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Real Estate
- Catégorie : Keras (Neural Network Library)
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Performance Analysis
- Catégorie : Feature Engineering
Détails à connaître

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Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents

À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Understand the Problem Statement and Business Case
Import Libraries and Datasets
Practice Opportunity #1 [Optional]
Perform Data Visualization
Practice Opportunity #2 [Optional]
Perform Data Cleaning and Feature Engineering
Train a Deep Learning Model with Limited Number of Features
Practice Opportunity #3 [Optional]
Evaluate Trained Deep Learning Model Performance
Train and Evaluate a Deep Learning Model with Increased Number of Features
Practice Opportunity #4 [Optional]
Expérience recommandée
python programming and math background
11 images de projet
Instructeur

Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
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Foire Aux Questions
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.
Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.