Ce cours introduira l'apprenant à l'apprentissage automatique appliqué, en se concentrant davantage sur les techniques et les méthodes que sur les statistiques sous-jacentes à ces méthodes. Le cours commencera par une discussion sur la différence entre l'apprentissage automatique et les statistiques descriptives, et présentera la boîte à outils scikit learn à l'aide d'un tutoriel. La question de la dimensionnalité des données sera abordée, ainsi que la tâche de regroupement des données et l'évaluation de ces regroupements. Les approches supervisées pour la création de modèles prédictifs seront décrites, et les apprenants seront en mesure d'appliquer les méthodes de modélisation prédictive de scikit learn tout en comprenant les problèmes de processus liés à la généralisation des données (par exemple, la validation croisée, le surajustement). Le cours se terminera par un aperçu des techniques plus avancées, telles que la construction d'ensembles, et des limites pratiques des modèles prédictifs. A la fin de ce cours, les étudiants seront capables d'identifier la différence entre une technique supervisée (classification) et non supervisée (clustering), d'identifier la technique qu'ils doivent appliquer pour un ensemble de données et un besoin particulier, de concevoir des caractéristiques pour répondre à ce besoin, et d'écrire du code python pour effectuer une analyse.
Apprentissage automatique appliqué en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python
Instructeur : Kevyn Collins-Thompson
310 951 déjà inscrits
Inclus avec
(8,514 avis)
Ce que vous apprendrez
Décrivez en quoi l'apprentissage automatique est différent des statistiques descriptives
Créer et évaluer des grappes de données
Expliquer les différentes approches pour créer des modèles prédictifs
Construire des fonctionnalités qui répondent aux besoins d'analyse
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique (ML)
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Scikit-Learn
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce module présente les concepts de base de l'apprentissage automatique, les tâches et le flux de travail en utilisant un exemple de problème de classification basé sur la méthode des K-voisins les plus proches, et mis en œuvre à l'aide de la bibliothèque scikit-learn.
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Ce module se penche sur une plus grande variété de méthodes d'apprentissage supervisé pour la classification et la régression, en apprenant le lien entre la complexité du modèle et la performance de la généralisation, l'importance d'une mise à l'échelle correcte des caractéristiques, et comment contrôler la complexité du modèle en appliquant des techniques telles que la régularisation pour éviter le surajustement. Outre les k-voisins les plus proches, cette semaine couvre la régression linéaire (moindres carrés, ridge, lasso et régression polynomiale), la régression logistique, les machines à vecteurs de support, l'utilisation de la validation croisée pour l'évaluation des modèles et les arbres de décision.
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