University of California San Diego
Une modélisation prédictive pertinente
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Une modélisation prédictive pertinente

Julian McAuley
Ilkay Altintas

Instructeurs : Julian McAuley

6 253 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.3

(48 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
8 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les définitions des mesures d'erreur simples (par exemple, MSE, exactitude, précision/rappel).

  • Évaluez la performance des régresseurs / classificateurs à l'aide des mesures ci-dessus.

  • Comprendre la différence entre la performance de la formation/du test et la généralisabilité.

  • Comprendre les techniques permettant d'éviter le surajustement et d'obtenir de bonnes performances en matière de généralisation.

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

10 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Produits de données Python pour l'analyse prédictive
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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Il y a 4 modules dans ce cours

Au cours de cette première semaine, nous passerons en revue le programme, téléchargerons tous les supports de cours et mettrons votre système en état de marche pour le cours. Nous vous présenterons également les bases du diagnostic des résultats de l'apprentissage supervisé.

Inclus

6 vidéos4 lectures3 devoirs2 sujets de discussion

Cette semaine, nous allons apprendre à créer un simple sac de mots à des fins d'analyse. Nous aborderons également la régularisation et son importance dans la construction d'un modèle. Enfin, nous évaluerons un modèle avec régularisation, en nous concentrant sur les classificateurs.

Inclus

4 vidéos4 devoirs

Cette semaine, nous en apprendrons plus sur la validation et sur la manière de la mettre en œuvre en tandem avec l'entraînement et les tests. Nous verrons également comment mettre en œuvre un pipeline de régularisation en Python et présenterons quelques lignes directrices pour les meilleures pratiques.

Inclus

4 vidéos3 devoirs

Dans la dernière semaine de ce cours, vous continuerez à construire sur le projet des premier et deuxième cours de Python Data Products for Predictive Analytics avec des algorithmes simples d'apprentissage automatique prédictif. Trouvez un ensemble de données, nettoyez-le et effectuez des analyses de base sur les données. Évaluez votre modèle, validez vos analyses et assurez-vous de ne pas surajuster les données.

Inclus

2 lectures1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.5 (7 évaluations)
Julian McAuley
University of California San Diego
5 Cours30 849 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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4.3

48 avis

  • 5 stars

    56,25 %

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  • 1 star

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NS
4

Révisé le 16 nov. 2019

PT
5

Révisé le 31 mars 2021

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