Diplôme en réseaux neuraux en Python-Deep Learning for Beginners

Si vous êtes un passionné d'apprentissage, vous avez la possibilité de vous familiariser avec les réseaux neuronaux artificiels (ANN) dans un court laps de temps. Sans avoir besoin de connaissances mathématiques ou de programmation avancées, ce tutoriel d'apprentissage automatique vous enseignera tout ce que vous devez savoir pour construire des modèles d'apprentissage prédictifs en profondeur à l'aide de Python et de ses bibliothèques-Keras et TensorFlow. Vous aurez l'occasion de vous exercer au fur et à mesure que vous apprenez en suivant de simples instructions étape par étape fournies par les conférences vidéo. Les étapes vous sont démontres et sont appuyées par l'explication de la théorie et de la raison d'être de chacun. Vous commencez par comprendre les applications des modèles de réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond et leurs avantages. Ensuite, vous devez vous présenter à différents concepts tels que "perceptrons", "architecture réseau" et "dégradé de dégradé".

La partie suivante exige que vous disposez de certaines compétences de base Python pour voir comment l'algorithme de descente en gradient est utilisé pour trouver les minima d'une fonction pour optimiser le modèle de réseau. Vous serez donné un cours de crash en Python, où vous serez familiarisé avec l'environnement Jupyter pour la programmation Python et des bibliothèques telles que Numpy, Pandas et Seaborn. Vous pouvez ignorer cette partie si vous êtes déjà qualifié en Python. A ce stade, vous serez prêt à commencer à créer un modèle ANN simple à l'aide d'une API séquentielle pour résoudre un problème de classification, puis à résoudre un problème de régression-cela inclut l'apprentissage de la façon de créer des architectures ANN complexes à l'aide de l'API fonctionnelle. Enfin, vous allez apprendre à sauvegarder et restaurer des modèles. Si vous voulez plonger plus profondément dans le processus d'analyse et de prétraitement des données pour les modèles RNA, suivez la section suivante de cette introduction à la machine learning avec Python, qui traite de la théorie de base d'un arbre de décision et des techniques de l'imputation des valeurs manquantes, de la transformation des variables et de la division test-train. La technique classique d'apprentissage automatique de la régression linéaire suivra. Vous apprendrez également à quantifier la précision d'un modèle, à interpréter les résultats de l'analyse prédictive et à trouver la solution à un problème métier.

Ce cours est destiné à ceux qui souhaitent poursuivre une carrière en science des données ou utiliser la science des réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes d'affaires complexes, ou pour ceux qui veulent apprendre la machine à apprendre avec Python. En raison de l'avancement de l'exploration de données et de la puissance de calcul, les machines d'affaires ont acquis des capacités d'apprentissage approfondies. Ceux qui peuvent exploiter ces capacités ont un immense pouvoir entre leurs mains. Il n'est donc pas étonnant qu'ils soient très recherchés dans le monde professionnel d'aujourd'hui. En s'enroulant dans ce cours, vous saurez dans une direction qui offre de nombreuses possibilités de carrière dans de nombreux domaines de données et d'analyse.