Ce premier cours du certificat professionnel IBM Machine Learning vous présente le Machine Learning et le contenu du certificat professionnel. Dans ce cours, vous réaliserez l'importance de disposer de données de qualité. Vous apprendrez les techniques courantes pour récupérer vos données, les nettoyer, appliquer l'ingénierie des caractéristiques et les préparer à l'analyse préliminaire et aux tests d'hypothèses. À la fin de ce cours, vous devriez être en mesure de : Récupérer des données à partir de plusieurs sources de données : Décrire et utiliser les techniques courantes de sélection et d'ingénierie des caractéristiques Traiter les caractéristiques catégorielles et ordinales, ainsi que les valeurs manquantes Utiliser une variété de techniques pour détecter et traiter les valeurs aberrantes Expliquer pourquoi la mise à l'échelle des caractéristiques est importante et utiliser une variété de techniques de mise à l'échelle Qui devrait suivre ce cours ?
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Analyse exploratoire des données pour l'apprentissage automatique
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Enseigné en Anglais
Certains éléments de contenu peuvent ne pas être traduits
Instructeurs : Joseph Santarcangelo
111 315 déjà inscrits
Inclus avec 
Cours
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
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12 quizzes
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Il y a 5 modules dans ce cours
L'intelligence artificielle n'est pas nouvelle, mais elle est nouvelle dans le sens où il est plus facile que jamais de commencer à utiliser l'apprentissage automatique dans les entreprises. Dans ce module, nous présenterons une introduction rapide à l'IA et à l'apprentissage automatique et nous ferons un bref historique de l'IA moderne. Nous explorerons également certaines des applications actuelles de l'IA et du Machine Learning pour que vous puissiez réfléchir à la manière dont vous souhaitez les exploiter dans votre pratique professionnelle quotidienne ou dans vos projets personnels.
Inclus
10 vidéos2 lectures3 quizzes1 sujet de discussion
Les bonnes données sont le carburant qui alimente l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Dans ce module, vous apprendrez à extraire des données de différentes sources et à les nettoyer pour garantir leur qualité.
Inclus
7 vidéos3 lectures3 quizzes3 éléments d'application
Dans ce module, vous apprendrez à mener une analyse exploratoire pour confirmer visuellement qu'il est prêt pour la modélisation de l'apprentissage automatique par l'ingénierie des caractéristiques et les transformations.
Inclus
15 vidéos3 lectures3 quizzes4 éléments d'application
Les statistiques inférentielles et les tests d'hypothèse sont deux types d'analyse de données souvent négligés aux premiers stades de l'analyse de vos données. Ils peuvent vous donner un aperçu rapide de la qualité de vos données. Ils vous aident également à confirmer votre intuition commerciale et à prescrire ce qu'il faut analyser ensuite à l'aide de l'apprentissage automatique. Ce module examine des définitions utiles et des exemples simples qui vous aideront à commencer à créer des hypothèses autour de votre problème commercial et à les tester.
Inclus
16 vidéos2 lectures3 quizzes2 éléments d'application1 sujet de discussion
Dans ce projet HONORS facultatif, vous appliquerez les compétences et les connaissances acquises tout au long du cours. Vous pouvez sélectionner un ensemble de données parmi ceux utilisés dans ce cours ou tout autre ensemble de données qui vous intéresse et appliquer toutes les techniques démontrées, y compris le nettoyage des données, l'ingénierie des caractéristiques, la visualisation des données exploratoires et les tests d'hypothèse.
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
Johns Hopkins University
University of Leeds
Coursera Project Network
University of Illinois Urbana-Champaign
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Avis des étudiants
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