Algorithmes d'apprentissage automatique: Fondements et implémentation Python

L'apprentissage automatique est la force motrice de la technologie moderne, mais les algorithmes sous-jacents semblent souvent complexes pour les nouveaux arrivants.Ce cours démystifie les cadres mathématiques et logiques de base de l'apprentissage automatique, vous permettant de sélectionner, de mettre en œuvre et d'évaluer les bons modèles pour divers défis de données.Vous apprendrez à aller au-delà des concepts théoriques et à comprendre exactement comment les données sont transformées en informations exploitables. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les différences fondamentales entre l'apprentissage supervisé, non supervisé et le renforcement - Implémenter des techniques de régression et de classification de base, y compris la régression linéaire et les machines vectorielles de support - Appliquer des méthodes d'ensemble et des modèles probabilistes comme Random Forest et Naive Bayes - Clustering de données de référence et logique de proximité utilisant K-Nearest Neighbors - Évaluer les performances du modèle à l'aide de mesures modernes telles que la précision, le rappel et le score F1 - Explorez la transition de l'apprentissage automatique traditionnel aux modèles modernes à grande échelle Le programme commence par la terminologie essentielle et les concepts de base avant de passer à des explications écrites étape par étape de la logique des algorithmes et des extraits de code. Vous pratiquerez des exercices basés sur du texte qui renforcent votre compréhension du fonctionnement de ces modèles sous le capot. Ce cours est conçu pour les débutants ayant une compréhension de base de Python qui souhaitent acquérir une compréhension professionnelle de l'apprentissage automatique.