Diplôme en apprentissage automatique avec Python

Ce cours de diplôme en apprentissage automatique avec Python met en évidence les nombreux avantages de Python dans le cadre de l'intelligence artificielle (IA). L'apprentissage automatique est une branche spécifique de l'apprentissage artificiel associée à l'informatique. Il s'agit de permettre aux applications logicielles de prédire les résultats avec plus de précision sans aucune programmation explicite préalable. Il fournit aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être programmés de manière évidente. Ce cours couvrira deux types d'apprentissage automatique : supervisé et non supervisé. La régression linéaire utilisée pour résoudre un problème de régression est un excellent exemple d'apprentissage automatique supervisé. D'autre part, la mise en avant de différents groupes de clients pour élaborer une stratégie marketing est un exemple pratique d'apprentissage non supervisé. Parmi ces deux types d'apprentissage automatique, différents modèles dépendent de l'objectif que vous souhaitez atteindre. Par exemple, il existe des modèles paramétriques et non paramétriques, tels qu'ils sont abordés dans

Au fur et à mesure que vous parcourez le contenu, vous constaterez que vous avez recours à un modèle paramétrique lorsque vous savez exactement quel modèle vous allez adapter aux données. À l'inverse, dans un modèle non paramétrique, les données vous indiquent à quoi devrait ressembler la régression. Par exemple, les principaux voisins les plus proches (KNN) sont une méthode non paramétrique que vous utilisez pour la classification et la régression. Le KNN a donné lieu à une plus grande variété d'applications, notamment dans les domaines de l'exploration de texte, de l'agriculture et de la finance. Comme tout système de modélisation, le KNN a ses avantages et ses inconvénients. Vous remarquerez que le KNN est très facile à expliquer, simple à comprendre et extrêmement puissant. En outre, KNN n'exige aucune hypothèse sur la distribution des données et ne demande aucune connaissance préalable. Cependant, l'efficacité de l'algorithme diminue très rapidement à mesure que l'ensemble de données augmente. De plus, KNN ne peut pas fonctionner s'il manque des valeurs

Un autre thème crucial abordé est l'utilisation d'algorithmes. De nombreux algorithmes seront examinés, chacun ayant ses avantages et ses inconvénients en tant que modèle. Dans ce cours, vous découvrirez la forêt aléatoire. Il s'agit d'un algorithme d'ensachage légèrement modifié, une collection d'un arbre de décision décorrélé. La forêt aléatoire est utilisée car elle fonctionne bien avec les données non linéaires, réduit le risque de surajustement et fonctionne efficacement sur de grands ensembles de données. À l'inverse, il est biaisé lorsqu'il traite des variables catégorielles. Il est donc loin d'être adapté aux méthodes linéaires comportant de nombreuses fonctionnalités éparses. D'autres méthodes, telles que les modèles et les algorithmes associés, utilisant Python comme langage de programmation de fond, sont également explorées. Ce cours est une aubaine pour les étudiants en informatique et les professionnels qui connaissent déjà Python et souhaitent devenir des experts dans le domaine de l'apprentissage automatique. Ce cours n'a pas été mis à jour avec l'utilisation de modèles d'IA générative, tels que ChatGPT