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Apprentissage automatique avec Python : Études de cas

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Apprentissage automatique avec Python : Études de cas

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Instructeur : EDUCBA

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
1 semaine à compléter
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Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Appliquer des algorithmes de régression, de regroupement et de classification à des ensembles de données réels à l'aide de Python.

  • Préparer les données, mettre au point des caractéristiques et entraîner des modèles prédictifs pour les prévisions et l'analyse du risque de crédit.

  • Évaluer et interpréter les performances du modèle à l'aide de visualisations, de matrices de confusion et de courbes AUC.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Risque de crédit
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Modélisation des risques
  • Catégorie : Analyse prédictive
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Modélisation statistique
  • Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
  • Catégorie : Régression logistique
  • Catégorie : Apprentissage supervisé
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
  • Catégorie : Modèle de formation

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Algorithmes de classification
  • Catégorie : Programmation Python

Détails à connaître

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Évaluations

15 devoirs

Enseigné en Anglais

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Ce module initie les apprenants aux projets d'apprentissage automatique à travers des études de cas, en abordant la configuration de l'environnement, les méthodes de régression et la régression logistique. En travaillant sur des ensembles de données concrets, les apprenants acquerront des bases solides en matière d'approches de modélisation et de techniques d'optimisation.

Inclus

9 vidéos4 devoirs

Ce module aborde l'apprentissage non supervisé à l'aide de l'algorithme de regroupement k-means et présente les techniques de prévision des séries chronologiques. Les apprenants acquièrent une expérience pratique de la visualisation, du calcul des distances et de l'analyse d'ensembles de données séquentielles, tels que le nombre de passagers aériens et les cours du Bitcoin.

Inclus

10 vidéos3 devoirs

Ce module est consacré aux techniques d'apprentissage supervisé pour la classification. Les apprenants mettent en pratique des algorithmes tels que la régression logistique, les arbres de décision, l'algorithme KNN, l'analyse en composantes principales (LDA) et l'algorithme de Bayes naïf, tout en visualisant les frontières de décision afin de mieux interpréter le comportement des classificateurs.

Inclus

10 vidéos4 devoirs

Ce module applique des techniques d'apprentissage automatique à des études de cas financières, en mettant l'accent sur la prédiction des défauts de paiement par carte bancaire. Les apprenants s'exercent à la préparation des données, à l'ingénierie des caractéristiques et à l'évaluation à l'aide de matrices de confusion, de courbes AUC et de visualisations réalisées avec Seaborn.

Inclus

12 vidéos4 devoirs

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Felipe M.

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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