Vous avez trouvé le bon Cours sur les réseaux de neurones!

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Après avoir terminé ce cours vous serez en mesure de:

• Identifiez le problème commercial qui peut être résolu à l’aide de modèles de réseau neuronal.
• Avoir une compréhension claire des concepts de réseau neuronal avancé tels que la descente de gradient, la propagation avant et arrière, etc.
• Créez des modèles de réseau neuronal dans R à l’aide des bibliothèques Keras et Tensorflow et analysez leurs résultats.
• Pratiquer, discuter et comprendre les concepts de Deep Learning en toute confiance

Comment ce cours vous aidera-t-il?

UNE Certificat d’achèvement vérifiable est présenté à tous les étudiants qui entreprennent ce cours sur les réseaux de neurones.

Si vous êtes un analyste d’entreprise ou un cadre, ou un étudiant qui veut apprendre et appliquer des problèmes d’apprentissage en profondeur dans le monde réel, ce cours vous donnera une base solide pour cela en vous enseignant certains des concepts les plus avancés des réseaux de neurones et leur implémentation dans R Studio sans devenir trop mathématique.

Pourquoi devriez-vous choisir ce cours?

Ce cours couvre toutes les étapes à suivre pour créer un modèle prédictif à l’aide de réseaux de neurones.

La plupart des cours se concentrent uniquement sur l’enseignement de l’exécution de l’analyse, mais nous pensons qu’une bonne compréhension théorique des concepts nous permet de créer un bon modèle. Et après avoir exécuté l’analyse, il faut pouvoir juger de la qualité du modèle et interpréter les résultats pour pouvoir réellement aider l’entreprise.

Qu’est-ce qui nous rend qualifiés pour vous enseigner?

Le cours Deep Learning est enseigné par Abhishek et Pukhraj. En tant que responsables de la société de conseil Global Analytics, nous avons aidé les entreprises à résoudre leurs problèmes commerciaux à l’aide de techniques d’apprentissage approfondi et nous avons utilisé notre expérience pour inclure les aspects pratiques de l’analyse des données dans ce cours.

Nous sommes également les créateurs de certains des cours en ligne les plus populaires – avec plus de 250 000 inscriptions et des milliers de critiques 5 étoiles comme celles-ci:

C’est très bien, j’adore le fait que toutes les explications données puissent être comprises par un profane – Joshua

Merci Auteur pour ce merveilleux cours. Vous êtes le meilleur et ce cours vaut n’importe quel prix. – Marguerite

Notre promesse

Enseigner à nos étudiants est notre métier et nous nous y engageons. Si vous avez des questions sur le contenu du cours, la feuille de pratique ou tout ce qui concerne un sujet, vous pouvez toujours poster une question dans le cours ou nous envoyer un message direct.

Téléchargez les fichiers d’entraînement, passez le test d’entraînement et terminez les devoirs

À chaque cours, vous trouverez des notes de cours à suivre. Vous pouvez également passer un test pratique pour vérifier votre compréhension des concepts. Il y a une tâche pratique finale pour que vous mettiez en pratique votre apprentissage.

Que couvre ce cours?

Ce cours vous enseigne toutes les étapes de la création d’un modèle basé sur un réseau neuronal, c’est-à-dire un modèle d’apprentissage en profondeur, pour résoudre des problèmes commerciaux.

Voici le contenu du cours de ce cours sur ANN:

• Partie 1 – Configuration de R studio et R Crash course

  Cette partie vous permet de démarrer avec R. Cette section vous aidera à configurer le studio R et R sur votre système et vous expliquera comment effectuer certaines opérations de base dans R.

• Partie 2 – Concepts théoriques

  Cette partie vous donnera une solide compréhension des concepts impliqués dans les réseaux de neurones.Dans cette section, vous découvrirez les cellules individuelles ou les perceptrons et comment les perceptrons sont empilés pour créer une architecture de réseau. Une fois l’architecture définie, nous comprenons l’algorithme de descente de gradient pour trouver les minima d’une fonction et apprendre comment cela est utilisé pour optimiser notre modèle de réseau.

• Partie 3 – Création d’un modèle ANN de régression et de classification dans R

  Dans cette partie, vous apprendrez à créer des modèles ANN dans R Studio. Nous allons commencer cette section en créant un modèle ANN à l’aide de l’API séquentielle pour résoudre un problème de classification. Nous apprenons à définir l’architecture réseau, à configurer le modèle et à former le modèle. Ensuite, nous évaluons les performances de notre modèle formé et les utilisons pour prédire de nouvelles données. Nous résolvons également un problème de régression dans lequel nous essayons de prédire les prix des logements dans un endroit. Nous verrons également comment créer des architectures ANN complexes en utilisant une API fonctionnelle. Enfin, nous apprenons comment enregistrer et restaurer des modèles. Nous comprenons également l’importance des bibliothèques telles que Keras et TensorFlow dans cette partie.

• Partie 4 – Prétraitement des données

  Dans cette partie, vous apprendrez quelles actions vous devez prendre pour préparer les données pour l’analyse, ces étapes sont très importantes pour créer un sens.Dans cette section, nous commencerons par la théorie de base de l’arbre de décision, puis nous couvrirons le prétraitement des données. des sujets comme imputation de valeurs manquantes, transformation de variables et division Test-Train.

• Partie 5 – Technique ML classique – Régression linéaire
  

  Cette section commence par une régression linéaire simple, puis couvre plusieurs régressions linéaires.Nous avons couvert la théorie de base derrière chaque concept sans être trop mathématique à ce sujet afin que vous compreniez d’où vient le concept et comment il est important. Mais même si vous ne le comprenez pas, ce sera correct tant que vous apprendrez à exécuter et à interpréter le résultat comme enseigné dans les conférences pratiques.Nous examinons également comment quantifier la précision des modèles, quelle est la signification de la statistique F, comment les variables catégorielles de l’ensemble de données de variables indépendantes sont interprétées dans les résultats et comment pouvons-nous finalement interpréter le résultat pour trouver la réponse à un problème commercial.

À la fin de ce cours, votre confiance dans la création d’un modèle de réseau neuronal dans R montera en flèche. Vous comprendrez parfaitement comment utiliser ANN pour créer des modèles prédictifs et résoudre des problèmes commerciaux.

À qui s’adresse ce cours d’apprentissage en profondeur:

• Personnes poursuivant une carrière en science des données
• Les professionnels qui commencent leur voyage dans le réseau neuronal
• Les statisticiens ont besoin d’une expérience plus pratique
• Toute personne curieuse de maîtriser ANN du niveau débutant dans un court laps de temps

Ce que vous apprendrez dans ce cours de Deep Learning:

• Acquérir une solide compréhension des réseaux de neurones artificiels (ANN) et du Deep Learning
• Comprendre les scénarios d’entreprise où les réseaux de neurones artificiels (ANN) s’appliquent
• Construire un réseau de neurones artificiels (ANN) en R
• Utilisez les réseaux de neurones artificiels (ANN) pour faire des prédictions
• Utilisez le langage de programmation R pour manipuler les données et effectuer des calculs statistiques
• Apprenez à utiliser les bibliothèques Keras et Tensorflow

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