Apprentissage automatique supervisé pour les débutants

L'apprentissage automatique transforme la façon dont nous résolvons les problèmes, mais les premiers pas peuvent sembler écrasants. En vous concentrant sur l'apprentissage supervisé, vous pouvez rapidement apprendre à enseigner aux ordinateurs à faire des prédictions précises basées sur des données passées.Dans ce cours, vous passerez de l'apprentissage des concepts fondamentaux à la création de modèles prédictifs réels et fonctionnels. Ce que vous apprendrez: • Comprendre la terminologie de base et les concepts de base de l'apprentissage automatique supervisé. • Maîtriser les différences fondamentales entre les tâches de régression et de classification. • Construire et entraîner des modèles de régression linéaire pour prédire des valeurs numériques continues. • Appliquer des techniques de régression logistique pour résoudre des problèmes de classification binaire. • Pratiquer l'utilisation des techniques de programmation Python standard de l'industrie pour traiter les données et évaluer la précision du modèle. Vous commencerez par explorer les définitions essentielles et la façon dont les algorithmes apprennent avant d'écrire votre propre code. Grâce à des exercices pratiques, vous mettrez en œuvre des modèles capables de reconnaître des modèles et de classer efficacement les informations. Ce cours est entièrement conçu pour les débutants, ne nécessitant aucune expérience préalable en apprentissage automatique ou en mathématiques avancées.