Nouvellement mis à jour pour 2024 ! Mathematics for Apprentissage automatique and Data Science est un programme en ligne fondamental créé par DeepLearning.IA et enseigné par Luis Serrano. Dans l'apprentissage automatique, vous appliquez des concepts mathématiques à travers la programmation. Et donc, dans cette spécialisation, vous appliquerez les concepts mathématiques que vous apprenez en utilisant la programmation Python dans des exercices pratiques en laboratoire. En tant qu'apprenant dans ce programme, vous aurez besoin de compétences de base à intermédiaires en programmation Python pour réussir. Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure de : - Décrire et quantifier l'incertitude inhérente aux prédictions faites par les modèles d'apprentissage automatique, en utilisant les concepts de probabilité, de variables aléatoires et de distributions de probabilité.
Probabilités et statistiques pour l'apprentissage automatique et la science des données
Ce cours fait partie de Spécialisation Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données
Enseigné en Anglais
Certains éléments de contenu peuvent ne pas être traduits
Instructeur : Luis Serrano
58 962 déjà inscrits
Cours
(418 avis)
92%
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Décrire et quantifier l'incertitude inhérente aux prédictions faites par les modèles d'apprentissage automatique
Comprendre visuellement et intuitivement les propriétés des distributions de probabilité couramment utilisées dans l'apprentissage automatique et la science des données
Appliquer des méthodes statistiques courantes telles que l'estimation du maximum de vraisemblance (MLE) et l'estimation maximale a priori (MAP) aux problèmes d'apprentissage automatique
Évaluer les performances des modèles d'apprentissage automatique à l'aide d'estimations par intervalles et de marges d'erreur
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique (ML)
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Probabilité
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
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8 quizzes
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Il y a 4 modules dans ce cours
Au cours de cette semaine, vous apprendrez ce qu'est la probabilité d'un événement et les différentes règles de probabilité afin d'effectuer correctement l'arithmétique avec les probabilités. Vous apprendrez le concept de probabilité conditionnelle et l'idée clé du théorème de Bayes. Dans la leçon 2, nous généraliserons le concept de probabilité d'événements à la distribution de probabilités sur des variables aléatoires. Vous découvrirez quelques distributions de probabilités courantes telles que la distribution binomiale et la distribution normale.
Inclus
30 vidéos9 lectures2 quizzes1 devoir de programmation4 laboratoires non notés
Cette semaine, vous découvrirez différentes mesures permettant de décrire les distributions de probabilités ainsi que n'importe quel ensemble de données. Il s'agit notamment des mesures de tendance centrale (moyenne, médiane et mode), de la variance, de l'asymétrie et de l'aplatissement. Le concept de valeur attendue d'une variable aléatoire est introduit pour vous aider à comprendre chacune de ces mesures. Vous découvrirez également quelques outils visuels permettant de décrire les données et les distributions. Dans la leçon 2, vous découvrirez la distribution de probabilité de deux ou plusieurs variables aléatoires à l'aide de concepts tels que la distribution conjointe, la distribution marginale et la distribution conditionnelle. Vous terminerez la semaine en apprenant ce qu'est la covariance : une généralisation de la variance à deux variables aléatoires ou plus.
Inclus
27 vidéos2 lectures2 quizzes1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Cette semaine, l'accent est mis sur les statistiques plutôt que sur les probabilités. Vous commencerez par apprendre le concept d'échantillon et de population, ainsi que deux résultats fondamentaux de la statistique concernant les échantillons et la population : la loi des grands nombres et le théorème central limite. Dans la leçon 2, vous apprendrez la première et la plus simple des méthodes d'estimation en statistiques : l'estimation ponctuelle. Vous verrez comment fonctionne l'estimation du maximum de vraisemblance, la méthode d'estimation ponctuelle la plus courante, et comment la régularisation permet d'éviter le surajustement. Vous apprendrez ensuite comment les statistiques bayésiennes intègrent le concept de croyances préalables dans la manière dont les données sont évaluées et les conclusions sont tirées.
Inclus
20 vidéos3 lectures2 quizzes2 laboratoires non notés
Cette semaine, vous apprendrez une autre méthode d'estimation, l'estimation par intervalles. Les estimations par intervalle les plus courantes sont les intervalles de confiance. Vous verrez comment ils sont calculés et comment les interpréter correctement. Dans la leçon 2, vous apprendrez ce qu'est le test d'hypothèse, où les estimations sont formulées sous forme d'hypothèse, puis testées en présence de preuves disponibles ou d'un échantillon de données. Vous apprendrez le concept de Valeur P qui aide à prendre une décision concernant un test d'hypothèse et vous apprendrez également quelques tests courants comme le test t, le test t à deux échantillons et le test t par paires. Vous terminerez la semaine avec une application intéressante des tests d'hypothèse dans la science des données : Le test A/B.
Inclus
22 vidéos8 lectures2 quizzes1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Instructeur
Offert par
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Johns Hopkins University
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Avis des étudiants
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