La conception d'expériences statistiques et l'analyse sont au cœur de la science des données. Dans ce cours, vous concevrez des expériences statistiques et analyserez les résultats en utilisant des méthodes modernes. Vous explorerez également les pièges courants dans l'interprétation des arguments statistiques, en particulier ceux associés au big data. Collectivement, ce cours vous aidera à intérioriser un ensemble de méthodes et de concepts d'apprentissage automatique pratiques et efficaces, et à les appliquer pour résoudre des problèmes du monde réel. Objectifs d'apprentissage : Après avoir suivi ce cours, vous serez capable de : 1. Concevoir des expériences efficaces et analyser les résultats 2. Utiliser des méthodes de rééchantillonnage pour présenter des arguments statistiques clairs et irréfutables sans avoir recours à des notations ésotériques 3. Expliquer et appliquer un ensemble de méthodes de classification de complexité croissante (règles, arbres, forêts aléatoires), et les méthodes d'optimisation associées (descente de gradient et variantes) 4. Expliquer et appliquer un ensemble de concepts et de méthodes d'apprentissage non supervisé 5. Décrire les idiomes communs de l'analyse des graphes à grande échelle, y compris les requêtes structurelles, les traversées et les requêtes récursives, le PageRank et la détection des communautés
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Analyse prédictive pratique : Modèles et méthodes
Ce cours fait partie de Spécialisation La science des données à grande échelle
Enseigné en Anglais
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Instructeur : Bill Howe
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Forêts d'arbres décisionnels
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : La programmation en R
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Il y a 4 modules dans ce cours
Apprenez les bases de l'inférence statistique, en comparant les méthodes classiques aux méthodes de rééchantillonnage qui vous permettent d'utiliser un programme simple pour formuler un argument statistique rigoureux. Motivez votre étude avec des sujets d'actualité aux fondements de la science : le biais de publication et la reproductibilité.
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28 vidéos
Suivez une visite guidée des principales méthodes, algorithmes et techniques d'apprentissage automatique. Vous apprendrez comment ces méthodes s'appuient les unes sur les autres et peuvent être combinées en algorithmes pratiques qui donnent de bons résultats dans une variété de tâches. Apprenez à évaluer les méthodes d'apprentissage automatique et les pièges à éviter.
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26 vidéos1 lecture1 quiz
Vous apprendrez à optimiser une fonction de coût à l'aide de la descente de gradient, y compris les variantes populaires qui utilisent la randomisation et la parallélisation pour améliorer les performances. Vous aurez une idée des méthodes populaires utilisées dans la pratique et verrez à quel point elles sont fondamentalement similaires.
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Un bref aperçu des méthodes d'apprentissage non supervisé sélectionnées et une opportunité d'appliquer les techniques en pratique sur un problème réel.
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