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’arbre de décision qui vous apprend tout ce dont vous avez besoin pour créer un modèle Arbre de décision / Forêt aléatoire / XGBoost en Python, non?

Tu as trouvé le bon Cours d’arbres de décision et de techniques avancées basées sur des arbres!

Après avoir terminé ce cours vous serez en mesure de:

• Identifiez le problème commercial qui peut être résolu à l’aide de l’arbre de décision / de la forêt aléatoire / de XGBoost de l’apprentissage automatique.

• Avoir une compréhension claire des algorithmes basés sur des arbres de décision avancés tels que Random Forest, Bagging, AdaBoost et XGBoost

• Créez un modèle basé sur un arbre (arbre de décision, forêt aléatoire, ensachage, AdaBoost et XGBoost) en Python et analysez son résultat.

• Pratiquez, discutez et comprenez en toute confiance les concepts du Machine Learning

Comment ce cours vous aidera-t-il?

UNE Certificat d’achèvement vérifiable est présenté à tous les étudiants qui suivent ce cours avancé d’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 certaines des techniques avancées de l’apprentissage automatique, qui sont Arbre de décision, Random Forest, Bagging, AdaBoost et XGBoost.

Pourquoi devriez-vous choisir ce cours?

Ce cours couvre toutes les étapes à suivre lors de la résolution d’un problème d’entreprise via l’arbre de décision.

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’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 l’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 élèves 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.

Qu’est-ce qui est couvert dans ce cours?

Ce cours vous apprend toutes les étapes de création d’un modèle basé sur un arbre de décision, qui font partie des modèles d’apprentissage automatique les plus populaires, pour résoudre des problèmes commerciaux.

Voici le contenu du cours de ce cours sur la régression linéaire:

• Section 1 – Introduction à l’apprentissage automatique

  Dans cette section, nous allons apprendre – Que signifie le Machine Learning. Quelles sont les significations ou les différents termes associés à l’apprentissage automatique? Vous verrez quelques exemples pour comprendre ce qu’est réellement l’apprentissage automatique. Il contient également des étapes impliquées dans la création d’un modèle d’apprentissage automatique, pas seulement des modèles linéaires, tout modèle d’apprentissage automatique.

• Section 2 – Python basique

  Cette section vous permet de démarrer avec Python.

  Cette section vous aidera à configurer l’environnement python et Jupyter sur votre système et vous apprendra à effectuer certaines opérations de base en Python. Nous comprendrons l’importance de différentes bibliothèques telles que Numpy, Pandas & Seaborn.

• Section 3 – Prétraitement et arbres de décision simples

  Dans cette section, vous apprendrez quelles actions vous devez entreprendre pour le préparer à l’analyse, ces étapes sont très importantes pour créer un fichier significatif.

  Dans cette section, nous commencerons par la théorie de base de l’arbre de décision puis nous aborderons des sujets de prétraitement des données comme imputation des valeurs manquantes, transformation de variables et division Test-Train. À la fin, nous créerons et tracerons un arbre de décision de régression simple.

• Section 4 – Arbre de classification simple

  Cette section nous permettra d’étendre nos connaissances de l’arbre de décision de régression aux arbres de classification, nous apprendrons également comment créer un arbre de classification en Python

• Section 5, 6 et 7 – Technique d’ensemble
  Dans cette section, nous commencerons notre discussion sur les techniques d’ensemble avancées pour les arbres de décision. Les techniques d’ensembles sont utilisées pour améliorer la stabilité et la précision des algorithmes d’apprentissage automatique. Dans ce cours, nous discuterons de Random Forest, Baggind, Gradient Boosting, AdaBoost et XGBoost.

À la fin de ce cours, votre confiance dans la création d’un modèle d’arbre de décision en Python montera en flèche. Vous aurez une compréhension approfondie de la façon d’utiliser la modélisation d’arbre de décision pour créer des modèles prédictifs et résoudre des problèmes commerciaux.

Allez-y et cliquez sur le bouton d’inscription, et je vous verrai dans la leçon 1!

À votre santé

Académie Start-Tech

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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 4 parties:

Statistiques et probabilités – La mise en œuvre de techniques d’apprentissage automatique nécessite des connaissances de base sur les statistiques et les 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 – Une partie importante de l’apprentissage automatique est la programmation. 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 de la modélisation de la régression linéaire – 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 Machine Learning, elle reste 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 chaque cours théorique s’accompagne d’un cours pratique correspondant dans lequel nous exécutons chaque requête avec vous.

Pourquoi utiliser Python pour le Data Machine Learning?

Comprendre Python est l’une des compétences précieuses nécessaires pour une carrière dans l’apprentissage automatique.

Bien que cela ne l’a pas toujours été, 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 plate-forme pour les concours de science des données.

En 2017, il a dépassé R sur le sondage annuel de KDNuggets sur les outils les plus utilisés par les data scientists.

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

Les experts en apprentissage automatique s’attendent à ce que cette tendance se poursuive avec le développement croissant de l’écosystème Python. Et même si votre parcours d’apprentissage de 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 profond?

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.