Réseaux de neurones en Python: apprentissage en profondeur pour les débutants – Cours Udemy gratuits

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Éditeur : Académie Start-Tech

Prix : 109 $

Durée du cours :

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Langue du cours : Anglais

La description

Vous recherchez 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 Python, non?

Tu as trouvé le bon Cours Neural Networks!

Après avoir terminé ce cours vous serez en mesure de:

  • 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 en Python à l’aide des bibliothèques Keras et Tensorflow et analysez leurs résultats.

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

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 commercial ou un cadre, ou un étudiant qui souhaite apprendre et appliquer l’apprentissage profond dans les problèmes du monde réel des affaires, 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 en Python 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 des réseaux de neurones.

La plupart des cours se concentrent uniquement sur l’enseignement de la conduite de l’analyse, mais nous pensons qu’une solide compréhension théorique des concepts nous permet de créer un bon modèle. Et après avoir exécuté l’analyse, on devrait être en mesure de juger de la qualité du modèle et d’interpréter les résultats pour pouvoir réellement aider l’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 en profondeur 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 250000 inscriptions et des milliers de critiques 5 étoiles comme celles-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 les fichiers de pratique, passez le test de pratique et terminez les devoirs

À chaque conférence, des notes de cours sont jointes que vous pouvez suivre. Vous pouvez également passer un test pratique pour vérifier votre compréhension des concepts. Il y a une tâche pratique finale pour vous de mettre en œuvre pratiquement votre apprentissage.

Qu’est-ce qui est couvert dans 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 profond, pour résoudre des problèmes commerciaux.

Voici le contenu du cours de ce cours sur ANN:

  • Partie 1 – Les bases de Python

    Cette partie vous permet de démarrer avec Python.

    Cette partie 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.

  • 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 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 en Python

    Dans cette partie, vous apprendrez à créer des modèles ANN en Python.

    Nous commencerons 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 entraîné et l’utilisons pour prédire sur de nouvelles données. Nous résolvons également un problème de régression dans lequel nous essayons de prédire les prix des logements dans un endroit. Nous couvrirons également comment créer des architectures ANN complexes à l’aide d’API fonctionnelles. Enfin, nous apprenons à enregistrer et à 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 entreprendre pour préparer les données pour 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.

  • 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 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

    ça ira tant que vous apprenez à exécuter et à interpréter le résultat tel qu’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 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 réseau neuronal en Python 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 FAQ populaires d’étudiants qui souhaitent commencer leur parcours d’apprentissage profond.

Pourquoi utiliser Python pour le Deep Learning?

Comprendre Python est l’une des compétences précieuses nécessaires pour une carrière dans le Deep Learning.

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 du Deep Learning 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.



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