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Analyse des données-Introduction à l'apprentissage automatique-Révisé

Comprendre l'apprentissage automatique et son utilisation dans l'analyse de données grâce à ce cours gratuit d'analyse de données en ligne.

Science des données
Gratuit
L'apprentissage automatique est un élément essentiel de l'analyse des données. Pourtant, peu de gens comprennent parfaitement ce que l'apprentissage machine est ou comment il fonctionne. Ce cours gratuit vous permettra de vous mettre à jour avec les plus importants sujets d'apprentissage de la machine aujourd'hui. En plus de vous enseigner l'automatisation, le cours couvre également l'apprentissage supervisé et non supervisé et vous présente des méthodes informatiques importantes pour vous aider à trouver des informations cachées dans vos données.
  • Durée

    2-3 Heures
  • Evaluation

    Yes
  • Certification

    Yes
  • Réactif

    Yes
  • Publisher

    Channel 9

Description

Résultats

Certification

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Description

Ce cours d'analyse de données en ligne vous permettra de vous mettre à jour grâce à l'apprentissage et aux données supervisés, à l'apprentissage et aux données non supervisés et à l'apprentissage renforcé. Vous acquérerez également une solide compréhension des niveaux de régression linéaire et de confiance. Vous apprendrez à utiliser Excel pour effectuer une régression multiple et vous serez guidé par les formules les plus importantes de façon claire et étape par étape, de sorte qu'il n'y a pas de place pour la confusion ou l'erreur.

Suivant vous allez apprendre les concepts de régularisation et comment éviter les programmes d'analyse de données surajustés. Vous serez ensuite introduit dans les sélections de sous-ensembles et vous montrerez comment faire la distinction entre R & sup2 et ajustement R & sup2. A la fin du cours, vous aurez une compréhension claire de l'approche K-NN dans l'analyse des données et lorsque cette approche doit être utilisée.

Si vous voulez être un professionnel travaillant dans les domaines de l'analyse des données ou de la science des données, ou si vous souhaitez simplement en savoir plus sur les méthodes utilisées dans l'apprentissage automatique, ne passez pas ce cours d'analyse de données. Le cours sera également utile pour les étudiants qui s'intéressent à la science informatique et aimerait en savoir plus sur l'analyse des données. Alors, consultez le cours maintenant et devinez vos pairs !

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Learning Outcomes

Après avoir terminé ce cours, vous pourrez:


  • Définir la différence entre un apprentissage supervisé, un apprentissage non supervisé et un apprentissage renforcé.
  • Expliquez la régression linéaire.
  • Décrivez quand la régularisation peut être utilisée.
  • Différencié entre les données surveillées et non surveillées.
  • Définissez le niveau de fiabilité.
  • Expliquez comment utiliser Excel pour effectuer une régression multiple.
  • Explique les sélections de sous-ensemble.
  • Différencié entre R ² et R ² ;.
  • Décrivez l'approche K-NN.

Certification

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