Avec ce cours en ligne, Data science and Machine Learning essentials building Machine Learning Models, vous allez découvrir trois différents types de modèles de régression, de classification et de regroupement. Vous allez apprendre comment chacun de ces modèles peut être créé dans Azure ML, R et Python.
Le cours qui vous permet de vous réintroduire dans la régression, où vous apprendrez ce qu'est la modélisation de régression. Vous en apprendrez davantage sur les mesures que vous pouvez prendre pour améliorer vos modèles. Vous en apprendrez davantage sur la validation croisée et sur la façon dont elle peut vous aider avec vos données. Vous allez apprendre à utiliser les paramètres de balayage des modules intégrés Azure MLs, ainsi que l'importance de la fonction Permutation.
Dans le second module, vous allez apprendre la modélisation de la classification, comment le processus est similaire à celui de la régression. Vous allez apprendre que vous pouvez utiliser un grand nombre de modules intégrés d'Azure ML dans la classification que vous pouvez utiliser dans la modélisation de régression. Vous en apprendrez davantage sur les mesures d'évaluation des performances d'un modèle de classification. Vous
Le dernier module vous enseignera les modèles d'apprentissage non supervisés. Vous en apprendrez davantage sur les modèles de cluster K et la mise en cluster hiérarchique. Vous allez découvrir comment chaque méthode de mise en cluster fonctionne et comment évaluer les modèles de cluster. Vous allez apprendre à créer des modèles de mise en cluster en Python et en R.
Ce cours gratuit Alison serait d'un grand intérêt pour ceux qui souhaitent apprendre et développer leurs connaissances sur les sciences des données.
Perquables: Pour réussir ce cours, vous avez besoin d'une connaissance de base des mathématiques, y compris l'algèbre linéaire. De plus, une certaine expérience de programmation, idéalement en R ou Python, est supposée et vous devrez avoir complété le cours précédent Data Science and Machine Learning Essentials Introduction to Data Science, Working with Data and Visualizing data and Exploring Models
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