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.
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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
Expérience recommandée
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 : Arbre de classification et de régression (CART)
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Arbre de décision
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Modélisation des données
- Catégorie : Algorithmes de classification
- Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Statistiques bayésiennes
- Catégorie : Régression logistique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
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2 devoirs
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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
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Il y a 2 modules dans ce cours
Ce programme d'Apprentissage automatique supervisé et non supervisé couvre les techniques essentielles pour la modélisation et l'analyse des données. Commencez par l'analyse de régression, en maîtrisant la régression linéaire pour la prédiction de variables continues et la régression logistique pour la classification binaire. Apprenez à sélectionner la meilleure approche pour vos projets. Explorez les modèles de classification, notamment les Arbres décisionnels pour le fractionnement des données, les Forêts d'arbres décisionnels (Forêts d'arbres décisionnels) pour les prédictions robustes et la Classification naïve bayésienne pour la classification probabiliste. Acquérir des compétences pratiques pour appliquer ces méthodes dans des scénarios réels. Plongez dans l'apprentissage non supervisé avec l'algorithme K-Moyennes Clustering, en comprenant comment il regroupe les données en clusters sur la base de similitudes. Appliquez-le à des défis tels que la segmentation du marché et la compression d'images. Ce programme vous dote de compétences essentielles en apprentissage automatique pour des solutions de données impactantes.
Inclus
25 vidéos3 lectures1 devoir
Explorer les techniques de clustering, en se concentrant sur K-moyennes, ses applications et les cas d'utilisation dans le monde réel.
Inclus
7 vidéos1 lecture1 devoir
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Foire Aux Questions
La régression prédit des résultats continus (par exemple, les prévisions de ventes), la classification classe les données dans des catégories (par exemple, la détection des courriels indésirables) et le regroupement regroupe les données sur la base de similitudes (par exemple, la segmentation de la clientèle).
La durée d'un cours d'apprentissage automatique peut varier, allant généralement de quelques semaines pour les programmes de niveau débutant à plusieurs mois pour les cours complets ou avancés.
Le clustering est une technique d'apprentissage non supervisé en IA qui regroupe les points de données similaires en clusters, ce qui aide à découvrir des modèles et des idées, comme la segmentation des clients en fonction de leur comportement.
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