Apprenez à créer des algorithmes d'apprentissage automatique en Python et R avec deux experts en science des données. Modèles de code inclus.
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Udemy est l'une des plateformes d'apprentissage en ligne les plus pertinentes au monde pour la formation aux compétences numériques et à d'autres types d'intérêts de croissance personnelle. Des millions de personnes étudient des milliers de cours, de n'importe où dans le monde. AulaPro sélectionne les meilleurs cours parmi différentes plateformes telles que Udemy et autres, afin que nos visiteurs puissent choisir le cours le plus approprié à leurs besoins, avec la certitude d'avoir sélectionné le meilleur parmi les meilleurs.
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FINI DANS:
Si vous souhaitez vous former dans le domaine du machine learning, alors ce cours est fait pour vous
Ce cours a été conçu par deux scientifiques professionnels des données qui partagent leurs connaissances et leur expérience pour vous aider à apprendre des théories complexes, des algorithmes et des bibliothèques de codage de manière simple.
Mots de l'instructeur
Nous vous guiderons pas à pas dans le monde du machine learning. Avec chaque didacticiel, vous développerez de nouvelles compétences et améliorerez votre compréhension de ce sous-domaine difficile mais lucratif de la science des données. Ce cours est amusant et passionnant, mais en même temps, nous plongeons dans l'apprentissage automatique.
Le cours est structuré comme suit :
- Partie 1 – Prétraitement des données
- Partie 2 – Régression : Régression linéaire simple, Régression linéaire multiple, Régression polynomiale, SVR, Régression d'arbre de décision, Régression de forêt aléatoire
- Partie 3 – Classification : Régression logistique, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Classification par arbre de décision, Classification aléatoire des forêts
- Partie 4 – Clustering : K-means, clustering hiérarchique
- Partie 5 – Apprentissage des règles d'association : Apriori, Eclat
- Partie 6 – Apprentissage par renforcement : Limite de confiance supérieure, échantillonnage de Thompson
- Partie 7 – Traitement du langage naturel : Algorithmes modèles de sac de mots pour le TAL
- Partie 8 – Apprentissage profond : réseaux de neurones artificiels, réseaux de neurones convolutifs
- Partie 9 – Réduction de la dimensionnalité : PCA, LDA, core PC
- Partie 10 – Sélection et boost de modèles : validation croisée k-fold, réglage des paramètres, recherche de grille, XGBoost
De plus, ce cours de science des données est rempli d'exercices pratiques basés sur des exemples concrets.
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Non seulement vous apprendrez la théorie, mais vous vous entraînerez également à créer vos propres modèles.
Et en prime, ce cours comprend des modèles Python et Rcode que vous pouvez télécharger et utiliser dans vos propres projets.
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