Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?

L’apprentissage automatique est un domaine de l’informatique qui donne à l’ordinateur la capacité d’apprendre sans être explicitement programmé. Il s’agit d’une branche de l’intelligence artificielle basée sur l’idée que les systèmes peuvent apprendre des données, identifier des modèles et prendre des décisions avec une intervention humaine minimale.

Quelle est la technique de régression linéaire de l’apprentissage automatique?

La régression linéaire est un modèle d’apprentissage automatique simple pour les problèmes de régression, c’est-à-dire lorsque la variable cible est une valeur réelle.

La régression linéaire est un modèle linéaire, par ex. un modèle qui suppose une relation linéaire entre les variables d’entrée (x) et la variable de sortie unique (y). Plus précisément, que y peut être calculé à partir d’une combinaison linéaire des variables d’entrée (x).

Lorsqu’il n’y a qu’une seule variable d’entrée (x), la méthode est appelée régression linéaire simple.

Lorsqu’il existe plusieurs variables d’entrée, la méthode est connue sous le nom de régression linéaire multiple.

Pourquoi apprendre la technique de régression linéaire de l’apprentissage automatique?

Il y a quatre raisons d’apprendre la technique de régression linéaire de l’apprentissage automatique:

1. La régression linéaire est la technique d’apprentissage automatique la plus populaire

2. La régression linéaire a une assez bonne précision de prédiction

3. La régression linéaire est simple à mettre en œuvre et facile à interpréter

4. Il vous donne une base solide pour commencer à apprendre d’autres techniques avancées de Machine Learning

Combien de temps faut-il pour apprendre la technique de régression linéaire de l’apprentissage automatique?

La régression linéaire est facile mais personne ne peut déterminer le temps d’apprentissage nécessaire. Cela dépend totalement de vous. La méthode que nous avons adoptée pour vous aider à apprendre la régression linéaire commence par les bases et vous amène à un niveau avancé en quelques heures. Vous pouvez suivre la même chose, mais n’oubliez pas que vous ne pouvez rien apprendre sans le pratiquer. La pratique est le seul moyen de se souvenir de tout ce que vous avez appris. Par conséquent, nous vous avons également fourni un autre ensemble de données sur lequel travailler en tant que projet distinct de régression linéaire.

Quelles sont les étapes à suivre pour pouvoir créer un modèle d’apprentissage automatique?

Vous pouvez diviser votre processus d’apprentissage en 4 parties:

Statistiques et probabilités – La mise en œuvre de techniques d’apprentissage automatique nécessite une connaissance de base des statistiques et des concepts de probabilité. La deuxième section du cours couvre cette partie.

Comprendre le Machine Learning – La quatrième section vous aide à comprendre les termes et concepts associés au Machine Learning et vous donne les étapes à suivre pour créer un modèle de Machine Learning

Expérience de programmation – Une partie importante de l’apprentissage automatique est la programmation. Python et R se distinguent clairement pour être les leaders ces derniers jours. La troisième section vous aidera à configurer l’environnement Python et vous apprendra quelques opérations de base. Dans les sections suivantes, il y a une vidéo sur la façon de mettre en œuvre chaque concept enseigné en cours théorique en Python

Compréhension de la modélisation de la régression linéaire – Avoir une bonne connaissance de la régression linéaire vous donne une solide compréhension du fonctionnement de l’apprentissage automatique. Même si la régression linéaire est la technique la plus simple de l’apprentissage automatique, elle est toujours la plus populaire avec une assez bonne capacité de prédiction. La cinquième et la sixième section couvrent le sujet de la régression linéaire de bout en bout et avec chaque conférence théorique, une conférence pratique correspondante nous permet d’exécuter chaque requête avec vous.

Pourquoi utiliser Python pour l’apprentissage automatique des données?

Comprendre Python est l’une des compétences précieuses nécessaires pour une carrière dans le Machine Learning.

Bien qu’il n’ait pas toujours été le cas, Python est le langage de programmation de choix pour la science des données. Voici un bref historique:

En 2016, il a dépassé R sur Kaggle, la première plateforme de concours de science des données.

En 2017, il a dépassé R dans le sondage annuel de KDNuggets sur les outils les plus utilisés par les scientifiques des données.

En 2018, 66% des scientifiques des données ont déclaré utiliser Python quotidiennement, ce qui en fait l’outil numéro un pour les professionnels de l’analyse.

Les experts du Machine Learning s’attendent à ce que cette tendance se poursuive avec un développement croissant de l’écosystème Python. Et même si votre voyage pour apprendre la programmation Python ne fait que commencer, il est bon de savoir que les opportunités d’emploi sont également abondantes (et en croissance).

Quelle est la différence entre l’exploration de données, l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur?

En termes simples, l’apprentissage automatique et l’exploration de données utilisent les mêmes algorithmes et techniques que l’exploration de données, sauf que les types de prédictions varient. Tandis que l’exploration de données découvre des modèles et des connaissances jusque-là inconnus, l’apprentissage automatique reproduit des modèles et des connaissances connus et applique automatiquement ces informations aux données, à la prise de décision et aux actions.

Le deep learning, quant à lui, utilise une puissance de calcul avancée et des types particuliers de réseaux de neurones et les applique à de grandes quantités de données pour apprendre, comprendre et identifier des schémas complexes. La traduction automatique des langues et les diagnostics médicaux sont des exemples d’apprentissage en profondeur.