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L’apprentissage d’ensemble est une technique d’apprentissage automatique populaire utilisée pour créer des modèles. Cette vidéo sur l’apprentissage d’ensemble couvre les bases des méthodes d’apprentissage d’ensemble. Vous découvrirez Adaboost et les algorithmes d’amplification de gradient. Vous découvrirez la technologie Xgboost. Cette vidéo vous permettra d’apprendre à utiliser l’apprentissage d’ensemble pour créer un modèle. Enfin, vous étudierez les techniques de sélection de modèles et de validation croisée. 🔥Cours gratuits d’apprentissage automatique : 1. Apprentissage intégré 2. Présentation 3. Méthode d’apprentissage intégrée : Partie A 4. Méthode d’apprentissage intégrée : Partie B 5. Utilisation d’Adaboost 6. Algorithme et organigramme d’Adaboost 7. Amplification de gradient 8. Xgboost 9. Paramètres Xgboost : Partie a 10. Paramètres Xgboost : Partie b 11. Démo : Diabète indien Pima 12. Sélection du modèle 13. Stratégie de division commune 14. Démo : Validation croisée 15. Points clés ✅Abonnez-vous à notre chaîne pour en savoir plus Pour plus d’informations en haut technologies : ⏩Regardez la vidéo de formation en intelligence artificielle : #EnsembleLearning #EnsembleLearningInMachineLearning #WhatIsEnsembleLearning #EnsembleLearningMethod #MachineLearningTutorial #Simplilearn Les cours d’intelligence artificielle de Simplilearn offrent une formation sur les compétences nécessaires pour une carrière en IA. Vous maîtriserez TensorFlow, l’apprentissage automatique et d’autres concepts d’IA, ainsi que les langages de programmation nécessaires pour concevoir des agents intelligents, des algorithmes d’apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones artificiels avancés qui utilisent l’analyse prédictive pour résoudre les problèmes de prise de décision en temps réel sans la nécessité d’une programmation explicite. Pourquoi apprendre l’intelligence artificielle? La demande actuelle et future d’ingénieurs en IA est incroyable. Le New York Times a signalé qu’il y avait une pénurie de candidats pour les ingénieurs certifiés en intelligence artificielle. Il y a moins de 10 000 personnes qualifiées dans le monde pour occuper ces postes. Selon Paysa, le salaire annuel moyen pour ces postes aux États-Unis est de 172 000 $. (ou 1,7 million de roupies à 1,7 million de roupies). .. 2,5 millions en Inde) sont des ingénieurs possédant les compétences requises. En participant à nos formations certifiantes en intelligence artificielle, vous pouvez acquérir une compréhension approfondie de l’intelligence artificielle. Les étudiants qui terminent ce cours seront capables de : 1. Maîtriser les concepts d’apprentissage supervisé et d’apprentissage non supervisé 2. Grâce à des méthodes pratiques, maîtriser réellement les principes, les algorithmes et les applications de l’apprentissage automatique, notamment en participant à 28 projets et à un capstone projet. 3. Une compréhension globale des mathématiques et des heuristiques de l’apprentissage automatique. 4. Comprendre les concepts et les opérations de machine à vecteurs de support, SVM noyau, Bayes naïf, classificateur d’arbre de décision, classificateur de forêt aléatoire, régression logistique, K-plus proche voisin, K-means clustering, etc. 5. Comprendre les concepts théoriques et leur lien avec les aspects pratiques de l’apprentissage automatique. 6. Capacité à modéliser divers algorithmes d’apprentissage automatique puissants, y compris des systèmes d’apprentissage en profondeur, de clustering et de recommandation 👉En savoir plus : pour plus de mises à jour sur les cours et les techniques, veuillez nous suivre :-Facebook :-Twitter :- LinkedIn :-Site Web :.