Éditeur : Académie Start-Tech

Prix : 109 $

Durée du cours :

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Langue du cours : Anglais

La description

Vous recherchez un complet Cours de régression linéaire qui vous apprend tout ce dont vous avez besoin pour créer un modèle de régression linéaire dans Excel, non?

Vous avez trouvé le bon cours de régression linéaire!

Après avoir terminé ce cours vous serez en mesure de:

· 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 Excel 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 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 de l’entreprise, 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 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 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 n’importe quel sujet, vous pouvez toujours publier 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 – 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 univariée et une analyse bi-variée puis nous abordons des sujets tels que traitement des valeurs aberrantes, imputation des valeurs manquantes, transformation des variables et corrélation.

· Section 3 – 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 derrière chaque concept sans devenir trop mathématique pour que vous

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

cela, ça ira tant que vous apprenez à exécuter et à interpréter le résultat comme 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 la façon d’utiliser la modélisation de régression 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.

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 – 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 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. 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 R où nous exécutons chaque requête avec vous.