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Réseaux de neurones artificiels pour Business Managers dans RStudio

Prendre des décisions d'affaires importantes avec des modèles de réseaux neuronaux artificiels construits en Rstudio avec ce cours en ligne gratuit.

Publisher: Start-Tech Academy
Ce cours en ligne gratuit fournit une base solide pour une carrière dans les réseaux neuronaux artificiels (RNA) et l'apprentissage profond. Nous expliquons comment l'ANN peut être appliquée pour créer des modèles prédictifs capables d'éclairer les décisions financières. Nous vous emphase étape par étape dans le processus de construction de modèles ANN dans "R" avec RStudio jusqu'à ce que vous puissiez créer vos propres algorithmes d'apprentissage automatique. Ce cours peut vous aider à prévoir les changements financiers dans le temps pour les planifier.
Réseaux de neurones artificiels pour Business Managers dans RStudio
  • Durée

    6-10 Heures
  • Students

    74
  • Accreditation

    CPD

Description

Modules

Résultats

Certification

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Description

Vous êtes enthousiaste à l'idée de la science des données et de l'apprentissage automatique, mais ne pouvons-nous pas maîtriser les concepts en raison des connaissances mathématiques et informatiques requises? Ce cours vous offre tout ce dont vous avez besoin pour connaître le réseau neuronal artificiel (ANN) et la modélisation statistique sans exiger une connaissance préalable du codage ou des mathématiques avancées pour suivre les cours vidéo. Nous démontrons la création de modèles prédictifs pour résoudre des problèmes métier cruciaux lorsque vous maîtrisons ‘ R ’, une langue populaire utilisée pour la manipulation et l'analyse des données dans l'apprentissage automatique.

Nous commençons par une introduction de base aux réseaux neuronaux, couvrant des concepts importants tels que le perceptron, les fonctions d'activation, le neurone sigmoïde et l'architecture et la logique du réseau neuronal. Une fois que vous connaissez la théorie de base de l'ANN, nous vous emprenons à travers les opérations de base de R et le processus d'installation de Rstudio. Nous avons ensuite mis en place des modèles de réseaux neuronaux dans R. Cela comprend les processus d'analyse des données, de normalisation et de fractionnement, suivis de la formation et de l'évaluation des modèles, de l'estimation des erreurs et de l'optimisation-avant d'utiliser enfin les modèles pour faire des prédictions. Chaque étape est discutée en détail avant qu'elle ne soit démontrée dans l'environnement R. Les modèles de classification et de régression sont abordés dans le cours, ainsi que la connaissance approfondie du prétraitement des données et de la régression linéaire. Dans le prétraitement des données, vous commencez par les théories de base des arbres de décision et vous déplacez vers des pratiques de traitement de données telles que le traitement des valeurs aberrantes, l'imputation des valeurs manquantes et la transformation de variables, qui sont toutes essentielles à la préparation des données pour l'analyse et la modélisation. Nous vous montrons également comment interpréter les résultats de l'analyse de données effectuée par R lors de la quantification de l'exactitude d'un modèle ’. Ce cours explique également les scénarios métier dans lesquels les modèles ANN sont applicables.

L'ANN est l'un des algorithmes d'apprentissage automatique les plus utilisés par les data scientifiques aujourd'hui. Il s'agit d'un outil puissant utilisé dans l'apprentissage profond et, par conséquent, dans le processus décisionnel des entreprises. En utilisant une puissance de calcul avancée, elle peut être appliquée à de grands volumes de données pour identifier des modèles compliqués. R et ses packages uniques font qu'il est facile d'utiliser des techniques de manipulation et d'analyse de données dans la modélisation par ANN, c'est pourquoi R est utilisé par presque toutes les grandes entreprises aujourd'hui pour identifier les modèles de comportement des clients, estimer l'efficacité des campagnes publicitaires et faire des prévisions économiques. Ce cours peut vous faire un expert dans la modélisation du réseau neuronal et la langue R, ce qui vous donne un avantage concurrentiel sur vos pairs dans l'apprentissage automatique et les prévisions statistiques. Que vous souhiez poursuivre une carrière en science des données ou vouloir appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre vos problèmes d'affaires, ce cours est adapté à vos besoins. Il peut vous faire un professionnel recherché dans le domaine en plein essor de la science des données et de l'apprentissage automatique, si vous vous armer de la puissance de la résolution prédictive des problèmes.

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