Fondements de l'apprentissage automatique pour la science des données

L'apprentissage automatique est le moteur de l'innovation moderne. Pourtant, commencer peut sembler écrasant sans une feuille de route claire. Ce cours simplifie les algorithmes complexes en étapes lisibles et exploitables pour tous ceux qui souhaitent entrer dans le domaine de la science des données. Vous passerez de la terminologie de base au déploiement de modèles fonctionnels, en acquérant la confiance nécessaire pour analyser des ensembles de données et en extraire des informations significatives.En vous concentrant sur la logique derrière les mathématiques et la structure des données, vous comprendrez comment les machines apprennent à partir de modèles pour faire des prédictions précises dans des scénarios réels. Ce que vous apprendrez: - Comprendre le flux de travail essentiel en sept étapes de l'apprentissage automatique, de la collecte de données à la prédiction. - Appliquer des techniques d'apprentissage supervisé, y compris des modèles de régression linéaire et de classification. - Les mesures d’évaluation du modèle maître telles que le coefficient de Pearson et le coefficient de détermination. - Explorez les concepts d'apprentissage non supervisé et la logique derrière les systèmes de recommandation. - Pratiquer le prétraitement des données et l'ingénierie des fonctionnalités pour améliorer la précision du modèle. - Comprendre les stratégies de déploiement modernes pour déplacer des modèles dans des environnements cloud. - Apprenez à expliquer les sorties du modèle en utilisant des techniques d'ingénierie et d'interprétabilité de base. Le cours commence par des définitions fondamentales et une terminologie de base avant de vous guider à travers l'application pratique des algorithmes en utilisant les environnements Jupyter Notebook.Vous apprendrez à naviguer dans les défis de données courants et à préparer des ensembles de données pour une analyse rigoureuse. Ce cours est conçu spécifiquement pour les débutants sans expérience préalable en science des données.Tous les concepts sont expliqués à travers un texte écrit clair et des exemples de code. Commencez dès aujourd'hui à bâtir vos bases en apprentissage automatique.