Vous cherchez un complet Cours sur le réseau de neurones artificiels (ANN) qui vous apprend tout ce dont vous avez besoin pour créer un modèle de réseau neuronal en Python, non? 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 réseaux neuronaux en Python 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 suivent 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 en Python 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 est dispensé 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 en utilisant des techniques d’apprentissage approfondi et nous avons utilisé notre expérience pour inclure les aspects pratiques de l’analyse des données dans ce cours.

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 – Bases de PythonCette partie vous permet de démarrer avec Python. Cette partie vous aidera à configurer l’environnement python et Jupyter sur votre système et vous expliquera comment effectuer certaines opérations de base dans Python. Nous comprendrons l’importance de différentes bibliothèques telles que Numpy, Pandas & Seaborn.
• Partie 2 – Concepts théoriquesCette 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 en PythonDans cette partie, vous apprendrez à créer des modèles ANN en Python. 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 donnéesDans 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 en Python va monter en flèche. Vous comprendrez parfaitement comment utiliser ANN pour créer des modèles prédictifs et résoudre des problèmes commerciaux.

Pourquoi utiliser Python pour le Deep Learning?

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

Bien que cela 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 Deep 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. Alors 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.

QUE APPRENDREZ-VOUS DANS CE COURS:

• 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 Python
• Utilisez les réseaux de neurones artificiels (ANN) pour faire des prédictions
• Apprenez à utiliser les bibliothèques Keras et Tensorflow
• Utilisez Pandas DataFrames pour manipuler les données et effectuer des calculs statistiques.

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