Éditeur : Académie Start-Tech

Prix : 109 $

Durée du cours :

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Langue du cours : Anglais

La description

Vous cherchez 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 de Machine Learning!

Après avoir terminé ce cours vous serez en mesure de:

· Créez en toute confiance des modèles prédictifs de Machine Learning pour résoudre les problèmes commerciaux et créer une stratégie commerciale

· Répondez aux questions d’entrevue liées à l’apprentissage automatique

· Participez et effectuez des compétitions de Data Analytics en ligne telles que les compétitions Kaggle

Consultez la table des matières ci-dessous pour voir ce que tous les modèles d’apprentissage automatique 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 le machine learning dans les problèmes réels du monde des affaires, ce cours vous donnera une base solide pour cela en vous enseignant les techniques les plus populaires du machine learning.

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 l’exécution de 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 avant de lancer l’analyse, il est très important que vous ayez les bonnes données et que vous effectuiez un prétraitement. Et après avoir exécuté l’analyse, vous devriez pouvoir juger de la qualité de votre modèle et interpréter les résultats pour réellement aider votre 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 à l’aide de 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 150 000 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 des fichiers d’exercices, prenez des quiz et terminez des devoirs

À chaque cours, vous trouverez des notes de cours à suivre. Vous pouvez également répondre à des quiz pour vérifier votre compréhension des concepts. Chaque section contient une tâche pratique pour mettre en pratique votre apprentissage.

Vous trouverez ci-dessous une liste des questions fréquemment posées par les 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 d’apprentissage automatique?

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.

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

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 ultérieures, il y a une vidéo sur la façon de mettre en œuvre chaque concept enseigné en cours théorique en Python

Compréhension des modèles – Les cinquième et sixième sections couvrent les modèles de classification et avec chaque cours théorique, il y a un cours pratique correspondant où nous exécutons chaque requête avec vous.

Pourquoi utiliser R pour l’apprentissage automatique?

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

1. C’est un langage populaire pour l’apprentissage automatique dans les meilleures entreprises technologiques. Presque tous embauchent des scientifiques des données qui utilisent R. Facebook, par exemple, utilise R pour effectuer une analyse comportementale avec les données des utilisateurs. Google utilise R pour évaluer l’efficacité des annonces et faire des prévisions économiques. Soit dit en passant, ce ne sont pas seulement les entreprises technologiques: R est utilisé dans les cabinets 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 facilitent la vie. Parce que R a été conçu avec une analyse statistique à l’esprit, il possède un écosystème fantastique de packages et d’autres ressources qui sont parfaits pour la science des données.

4. Communauté robuste et croissante de scientifiques et de statisticiens des données. 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 communautaires lorsque vous progressez dans des 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 commercial lorsque vous chercherez 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.

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.