Ce module vise à transmettre une compréhension globale des concepts de données, couvrant divers domaines. Les participants apprendront à différencier les types de données, les attributs et les caractéristiques. Ils exploreront les principes fondamentaux et les méthodologies du Data mining

Tout au long de ce module, nous nous intéresserons à la réduction de la dimensionnalité, une technique permettant de simplifier les ensembles de données complexes afin de faciliter l'analyse et la visualisation. En mettant en œuvre des méthodes de réduction de la dimensionnalité telles que l'Analyse en composantes principales (ACP) et le t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), nous comprenons comment réduire efficacement le nombre de caractéristiques tout en préservant les informations essentielles. Nous apprendrons également à sélectionner et à appliquer les techniques de réduction de dimensionnalité les plus appropriées en fonction des types de données et des objectifs analytiques.

Dans ce module, nous apprenons le concept du compromis biais-variance dans l'apprentissage automatique. Pour obtenir des modèles qui généralisent bien, il faut trouver un équilibre délicat entre le biais et la variance afin d'éviter le sous-ajustement et le surajustement. Le biais empêche l'erreur de trop simplifier un problème complexe, tandis que la variance quantifie la sensibilité du modèle à différents sous-ensembles de données d'entraînement. Nous explorerons les stratégies de lutte contre le biais et la variance en développant des modèles qui trouvent le juste équilibre entre précision et généralisation. En passant aux mesures de régression, nous examinerons les outils pratiques utilisés pour mesurer et évaluer les performances des modèles dans les tâches de régression, en nous concentrant sur des mesures telles que l'erreur quadratique moyenne (RMSE). Enfin, nous naviguerons dans le paysage de l'évaluation des performances des modèles dans les tâches de classification binaire, en explorant des mesures avancées telles que le score F1-score, le Coefficient de corrélation de Matthews (MCC), les scores de propension et la courbe AUC-ROC.

Dans ce module, nous continuerons à explorer les objectifs d'apprentissage clés pour renforcer votre compréhension et l'application de techniques essentielles dans l'apprentissage automatique. En maîtrisant les algorithmes de classification fondamentaux tels que KNN, LDA et la régression logistique, vous obtiendrez les outils nécessaires pour aborder efficacement les tâches pratiques d'exploration de données. Grâce à l'analyse d'ensembles de données du monde réel, vous apprendrez à mettre en œuvre ces algorithmes avec précision et perspicacité, ce qui vous permettra d'extraire des informations précieuses et de prendre des décisions éclairées dans divers domaines. Rejoignez-nous cette semaine pour libérer le potentiel des algorithmes de classification et élever vos compétences en apprentissage automatique.

Embarquez pour un voyage captivant dans le monde des algorithmes de classification dans ce module. Nous allons nous plonger dans les subtilités des techniques fondamentales telles que les arbres décisionnels, le classificateur de Bayes, l'apprentissage ensembliste, et plus encore, pour vous permettre de naviguer en toute confiance dans l'analyse d'ensembles de données du monde réel. Après avoir découvert la puissance du classificateur de Bayes, nous passerons sans transition aux tâches de régression avec les arbres décisionnels. Enfin, nous plongerons dans le domaine de l'apprentissage ensembliste. Au cours de ce module, vous acquerrez les connaissances et les compétences nécessaires pour mettre en œuvre ces algorithmes de manière efficace, propulsant ainsi vos projets d'exploration de données vers de nouveaux sommets.

Dans ce module, nous abordons les techniques de régression essentielles, en vous dotant des compétences nécessaires pour analyser et modéliser les données du monde réel. Grâce à des leçons pratiques, les apprenants saisiront les principes fondamentaux de la régression linéaire, multiple et logistique, et apprendront à mettre en œuvre ces méthodes sur divers ensembles de données à des fins de modélisation prédictive. Les leçons couvrent des sujets allant de la compréhension de la régression linéaire et du calcul des coefficients à l'exploration de la régression polynomiale et de la sélection des caractéristiques. À la fin de ce module, les étudiants auront une compréhension complète des techniques de régression, ce qui leur permettra de prendre des décisions éclairées et de générer des informations précieuses à partir des données.