Deep Learning for Beginners: Réseaux de neurones dans R Studio – Cours Udemy gratuits

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Éditeur : Académie Start-Tech

Prix : 109 $

Durée du cours : 7,5 saat isteğe bağlı vidéo

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Langue du cours : Anglais

La description

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 R, non?

Vous avez trouvé le bon Cours sur les réseaux de neurones!

Après avoir terminé ce cours vous pourrez:

  • 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 réseau neuronal dans R 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 dans R Studio 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 à l’aide de techniques d’apprentissage approfondi 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 250 000 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 y sommes attachés. 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 les fichiers d’entraînement, passez le test d’entraînement et terminez les devoirs

À chaque cours, vous trouverez des notes de cours à suivre. Vous pouvez également passer un test pratique pour vérifier votre compréhension des concepts. Il y a une tâche pratique finale pour que vous mettiez en pratique votre apprentissage.

Que couvre ce cours?

Ce cours vous apprend 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 – Configuration de R studio et R Crash course

    Cette partie vous permet de commencer avec R.

    Cette section vous aidera à configurer le studio R et R sur votre système et vous expliquera comment effectuer certaines opérations de base dans R.

  • Partie 2 – Concepts théoriques

    Cette 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 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 dans R

    Dans cette partie, vous apprendrez à créer des modèles ANN dans R Studio.

    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 données

    Dans 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 des sujets de prétraitement des données 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 et couvre ensuite la régression linéaire multiple.

    Nous avons couvert la théorie de base derrière chaque concept sans être trop mathématique à ce sujet afin que vous

    comprendre d’où vient le concept et en quoi il est important. Mais même si tu ne comprends pas

    ça ira 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 du jeu 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 dans R montera en flèche. Vous aurez une compréhension approfondie de la façon d’utiliser ANN 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 quelques questions fréquemment posées par les étudiants qui souhaitent commencer leur parcours d’apprentissage en profondeur.

Pourquoi utiliser R pour le Deep 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 le Deep 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 publications 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. Tandis 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.



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