Éditeur : Académie Start-Tech

Prix : 109 $

Durée du cours :

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Langue du cours : Anglais

La description

Vous recherchez un complet Cours d’apprentissage automatique qui peut vous aider à lancer une carrière florissante dans le domaine de la science des données et de l’apprentissage automatique, non?

Vous avez trouvé le bon cours d’apprentissage automatique!

Après avoir terminé ce cours vous serez en mesure de:

· Construire en toute confiance des modèles d’apprentissage automatique prédictifs pour résoudre les problèmes commerciaux et créer une stratégie commerciale

· Répondre aux questions d’entrevue liées au Machine Learning

· Participez et participez à des concours d’analyse de données en ligne tels que les concours Kaggle

Consultez la table des matières ci-dessous pour voir ce que tous les modèles de Machine Learning que vous allez apprendre.

Comment ce cours vous aidera-t-il?

UNE Certificat d’achèvement vérifiable est présenté à tous les étudiants qui suivent ce cours de base sur l’apprentissage automatique.

Si vous êtes un chef d’entreprise ou un cadre, ou un étudiant qui souhaite apprendre et appliquer l’apprentissage automatique dans les problèmes du monde réel des affaires, ce cours vous donnera une base solide pour cela en vous enseignant les techniques les plus populaires d’apprentissage automatique.

Pourquoi devriez-vous choisir ce cours?

Ce cours couvre toutes les étapes à suivre pour résoudre un problème commercial par régression linéaire.

La plupart des cours se concentrent uniquement sur l’enseignement de la manière d’exécuter l’analyse, mais nous pensons que ce qui se passe avant et après l’exécution de l’analyse est encore plus important, c’est-à-dire qu’avant de lancer l’analyse, il est très important que vous disposiez des bonnes données et que vous y effectuiez un prétraitement. Et après avoir exécuté une analyse, vous devriez être en mesure de juger de la qualité de votre modèle et d’interpréter les résultats pour pouvoir réellement aider votre entreprise.

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

Le cours est enseigné par Abhishek et Pukhraj. En tant que gestionnaires de la société Global Analytics Consulting, nous avons aidé les entreprises à résoudre leurs problèmes commerciaux en utilisant des techniques d’apprentissage automatique 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 150000 inscriptions et des milliers d’avis 5 étoiles comme ceux-ci:

C’est très bien, j’aime le fait que toutes les explications données peuvent 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 travail et nous nous y engageons. Si vous avez des questions sur le contenu du cours, la feuille de pratique ou tout autre sujet lié à un sujet, vous pouvez toujours poster une question dans le cours ou nous envoyer un message direct.

Téléchargez des fichiers d’entraînement, répondez à des questionnaires et terminez des devoirs

À chaque conférence, des notes de cours sont jointes que vous pouvez suivre. Vous pouvez également répondre à des quiz pour vérifier votre compréhension des concepts. Chaque section contient une tâche pratique pour vous permettre de mettre en œuvre votre apprentissage de manière pratique.

Vous trouverez ci-dessous une liste de FAQ populaires d’étudiants qui souhaitent commencer leur parcours d’apprentissage automatique.

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. C’est 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.

Quelles sont les étapes à suivre pour pouvoir créer un modèle de Machine Learning?

Vous pouvez diviser votre processus d’apprentissage en 3 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.

Compréhension de l’apprentissage automatique – La quatrième section vous aide à comprendre les termes et concepts associés à l’apprentissage automatique et vous indique les étapes à suivre pour créer un modèle d’apprentissage automatique

Expérience en programmation – La programmation constitue une part importante de l’apprentissage automatique. Python et R se sont clairement démarqués 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 dans la conférence théorique en Python

Compréhension des modèles – La cinquième et la sixième section couvrent les modèles de classification et chaque cours théorique s’accompagne d’un cours pratique correspondant où nous exécutons chaque requête avec vous.

Pourquoi utiliser R pour l’apprentissage automatique?

Comprendre R est l’une des compétences précieuses nécessaires pour une carrière dans le Machine Learning. Voici quelques raisons pour lesquelles vous devriez apprendre l’apprentissage automatique en R

1. C’est un langage populaire pour l’apprentissage automatique dans les grandes entreprises technologiques. Presque tous embauchent des data scientists qui utilisent R. Facebook, par exemple, utilise R pour faire une analyse comportementale avec les données de publication des utilisateurs. Google utilise R pour évaluer l’efficacité des annonces et faire des prévisions économiques. Et au fait, ce ne sont pas que des entreprises de technologie: R est utilisé dans les sociétés d’analyse et de conseil, les banques et autres institutions financières, les établissements universitaires et les laboratoires de recherche, et à peu près partout ailleurs, les données doivent être analysées et visualisées.

2. L’apprentissage des bases de la science des données est sans doute plus facile dans R. R a un gros avantage: il a été conçu spécifiquement avec la manipulation et l’analyse des données à l’esprit.

3. Des forfaits incroyables qui vous simplifient la vie. Parce que R a été conçu avec l’analyse statistique à l’esprit, il dispose d’un fantastique écosystème de packages et d’autres ressources qui sont parfaits pour la science des données.

4. Une communauté solide et croissante de spécialistes des données et de statisticiens. Alors que le domaine de la science des données a explosé, R a explosé avec lui, devenant l’un des langages à la croissance la plus rapide au monde (tel que mesuré par StackOverflow). Cela signifie qu’il est facile de trouver des réponses aux questions et des conseils de la communauté tout au long de vos projets dans R.

5. Mettez un autre outil dans votre boîte à outils. Aucune langue ne sera le bon outil pour chaque travail. L’ajout de R à votre répertoire facilitera certains projets – et bien sûr, cela fera également de vous un employé plus flexible et plus commercialisable lorsque vous recherchez des emplois en science des données.

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.

L’apprentissage en profondeur, quant à lui, utilise une puissance de calcul avancée et des types spéciaux de réseaux neuronaux et les applique à de grandes quantités de données pour apprendre, comprendre et identifier des modèles complexes. La traduction automatique de la langue et les diagnostics médicaux sont des exemples d’apprentissage profond.