Diplôme en apprentissage machine avec Python

Ce cours de diplôme en machine learning avec Python met en évidence les nombreux avantages que Python a dans les cadres de l'intelligence artificielle (IA). L'apprentissage automatique est une branche spécifique de l'apprentissage artificiel qui est associée à l'informatique. Il s'agit de faire des applications logicielles prévoir les résultats avec plus de précision sans aucune programmation explicite préalable. Il fournit aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être évidemment programmé. 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 de l'apprentissage supervisé des machines. D'autre part, la mise en évidence de différents groupes de clients pour une stratégie de marketing est un exemple concret d'apprentissage non surveillé. Au sein de 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 couverts dans ce cours.

Au fur et à mesure que vous travaillez sur le contenu, vous verrez que vous avez recours à un modèle paramétrique lorsque vous savez précisément quel modèle vous ajustera aux données. Inversement, dans un modèle non paramétrique, les données vous dirigent vers ce à quoi la régression doit ressembler. 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 conduit à une plus grande variété d'applications, en particulier dans les domaines de l'extraction de texte, de l'agriculture et des finances. Comme pour 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. De plus, le KNN n'a pas besoin d'hypothèses sur la distribution des données ni de demande de connaissances préalables. Cependant, l'efficacité de l'algorithme diminue très rapidement au fur et à mesure que l'ensemble de données augmente. De plus, KNN ne peut pas travailler s'il manque des valeurs.

Un autre thème crucial couvert est l'utilisation d'algorithmes. De nombreux algorithmes seront examinés, chacun desquels, en tant que modèles, a ses avantages et ses inconvénients. Dans ce cours, vous êtes enseigné à propos de la forêt aléatoire. Il s'agit d'un algorithme d'ensachage légèrement modifié, une collection d'un arbre de décision de décoration. La forêt aléatoire est utilisée parce qu'elle fonctionne bien avec des données non linéaires, réduit le risque de surajustement et fonctionne efficacement sur de grands ensembles de données. Inversement, il est biaisé tout en traitant de variables catégorielles. Ainsi, il est loin d'être adapté aux méthodes linéaires avec beaucoup de caractéristiques éparses. D'autres méthodes, telles que les modèles et les algorithmes associés, utilisant Python comme langue de programmation de fond, sont également dévées. Ce cours est une manne pour les étudiants en informatique et les professionnels qui connaissent déjà Python et qui souhaitent devenir un expert dans le domaine de l'apprentissage automatique. Ce cours n'a pas été mis à jour avec l'utilisation de modèles d'IA générative, comme ChatGPT.