-
Dzień 1 - Konfiguracja środowiska Colab, przygotowanie danych, założenie nowego repozytorium na GitHub.
-
Dzień 2 - Wizualizacja danych i wyciąganie wniosków.
-
Dzień 3 - Rozpoczęcie trenowania modelu, użycie random forest, który będzie prognozował cenę samochodu na podstawie atrybutów tego samochodu.
-
Dzień 4 - Poznanie XGBoost i zbudowanie modelu.
-
Dzień 5 - Narzędzie - hyperopt, które pomoże Ci wykonać to zadanie bardziej efektywnie.