Ce programme complet Apprentissage automatique supervisé et non supervisé vous dotera de compétences essentielles pour la modélisation et l'analyse des données. Vous maîtriserez les techniques de régression, les modèles de classification et les algorithmes de clustering pour relever les défis du monde réel et conduire des solutions de données impactantes.À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : - Maîtriser les techniques de régression : Apprendre la régression linéaire et logistique pour prédire les variables et classer les données, et sélectionner la bonne méthode pour vos projets - Appliquer les modèles de classification : Acquérir une expertise dans les Arbres décisionnels, Forêts d'arbres décisionnels et Naïve Bayes pour une analyse des données et des prédictions précises - Mettre en œuvre des algorithmes de clustering : Comprendre et appliquer le regroupement K-moyennes pour identifier des modèles, regrouper des données et résoudre des tâches telles que la segmentation et la reconnaissance - Résoudre des problèmes du monde réel : Utilisez des techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé pour relever des défis complexes et prendre des décisions basées sur les données. Guidé par des experts, vous acquerrez des compétences pratiques pour exceller dans l'apprentissage automatique et fournir des solutions innovantes à travers les industries.

Apprentissage supervisé Régression Classification Regroupement

Apprentissage supervisé Régression Classification Regroupement
Ce cours fait partie de Spécialisation "ML IA avec l'apprentissage profond et les modèles supervisés"

Instructeur : Simplilearn Instructor
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Expérience recommandée
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Maîtriser les techniques de régression linéaire et logistique
Appliquer les modèles Arbre décisionnels, Forêts d'arbres décisionnels et Classification naïve bayésienne
Données en cours d'utilisation K-moyennes pour la segmentation des données
Résoudre des problèmes du monde réel avec des méthodes d'apprentissage automatique
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Modélisation des données
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithme de la forêt aléatoire
- Catégorie : Régression logistique
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Apprentissage par arbre de décision
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Algorithmes de classification
Détails à connaître

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Évaluations
2 devoirs
Enseigné en Anglais
91% of learners achieved a positive career outcome
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "ML IA avec l'apprentissage profond et les modèles supervisés"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- 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

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