Obtenez Udemy Coupon 100% OFF For ML for Business Managers: Créez un modèle de régression dans le cours R Studio

Après avoir terminé ce cours vous pourrez:

· Identifier le problème commercial qui peut être résolu à l’aide de la technique de régression linéaire du Machine Learning.

· Créez un modèle de régression linéaire dans R et analysez son résultat.

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

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

Comment ce cours vous aidera-t-il?

Si vous êtes un chef d’entreprise ou un cadre, ou un étudiant qui souhaite apprendre et appliquer l’apprentissage automatique dans des problèmes commerciaux du monde réel, ce cours vous donnera une base solide pour cela en vous enseignant la technique la plus populaire de l’apprentissage automatique, qui est la régression linéaire

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.

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

Ce cours vous apprend toutes les étapes de création d’un modèle de régression linéaire, qui est le modèle d’apprentissage automatique le plus populaire, pour résoudre des problèmes commerciaux.

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

· Section 1 – Bases des statistiques

Cette section est divisée en cinq conférences différentes à partir des types de données puis des types de statistiques

puis des représentations graphiques pour décrire les données puis une conférence sur les mesures du centre comme la moyenne

médiane et mode et enfin mesures de dispersion comme la plage et l’écart type

· Section 2 – R basique

Cette section vous aidera à configurer les studios R et R sur votre système et vous apprendra à effectuer certaines opérations de base dans R.

· Section 3 – 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 4 – Prétraitement des données

Dans cette section, vous apprendrez quelles actions vous devez effectuer étape par étape pour obtenir les données, puis

le préparer pour l’analyse ces étapes sont très importantes.

Nous commençons par comprendre l’importance de la connaissance métier puis nous verrons comment faire l’exploration de données. Nous apprenons à faire une analyse uni-variée et une analyse bi-variée puis nous abordons des sujets tels que traitement des valeurs aberrantes, imputation des valeurs manquantes, transformation de variables et corrélation.

· Section 5 – Modèle de régression

Cette section commence par une régression linéaire simple et couvre ensuite la régression linéaire multiple.

Nous avons couvert la théorie de base de chaque concept sans devenir trop mathématique pour que vous compreniez d’où vient le concept et en quoi il est important. Mais même si vous ne le comprenez pas, ce n’est pas grave tant que vous apprenez à exécuter et à interpréter le résultat tel qu’il est enseigné dans les cours 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 des variables indépendantes sont interprétées dans les résultats, quelles sont les autres variations de la méthode des moindres carrés ordinaires et comment interpréter finalement 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 régression dans R montera en flèche. Vous aurez une compréhension approfondie de l’utilisation de la modélisation de régression pour créer des modèles prédictifs et résoudre des problèmes commerciaux.

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.

Qu’est-ce que 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 spécifiquement, ce 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 appelée 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 à interpréter

4. Cela 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 part des bases et vous amène au niveau avancé en quelques heures. Vous pouvez suivre la même chose, mais rappelez-vous 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 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 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 R 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 R

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. Les cinquième et sixième sections couvrent le sujet de la régression linéaire de bout en bout et chaque cours théorique s’accompagne d’un cours pratique correspondant dans R où nous exécutons chaque requête avec vous.

Pourquoi utiliser R pour le Data Machine Learning?

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 jusqu’alors 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.

QU’EST-CE QUE VOUS APPRENDREZ DANS CE COURS: