This course equips learners with practical, job-ready skills to train and evaluate supervised machine learning models for land-cover classification. Learners progress through an end-to-end analytical workflow, beginning with spectral and texture feature engineering, followed by training a Random Forest classifier, and concluding with rigorous validation using confusion-matrix-based accuracy assessment. By the end of the course, learners produce a land-cover map that meets a minimum accuracy threshold, mirroring real-world data analysis workflows.
Train ML Models
Train ML Models
Ce cours fait partie de Spécialisation "Satellite Imagery, Remote Sensing & Machine Learning"
Instructeur : ansrsource instructors
Inclus avec
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niveau Débutant
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Geospatial Mapping
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Verification And Validation
- Catégorie : Image Analysis
- Catégorie : Environmental Engineering
- Catégorie : Random Forest Algorithm
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
avril 2026
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Satellite Imagery, Remote Sensing & Machine Learning"
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