Cours complet de Machine Learning R | Cours de Machine Learning pour les débutants | Apprentissage simple

Dans cette vidéo complète sur l’apprentissage automatique avec R, vous apprendrez les bases de l’apprentissage automatique et comprendrez les différentes applications de l’apprentissage automatique. Vous apprendrez la programmation R en détail et comprendrez certains algorithmes d’apprentissage automatique importants, tels que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, le SVM et les techniques de clustering hiérarchique. Enfin, cette vidéo vous aidera à comprendre l’analyse des séries chronologiques dans R. 00:00:00 Bases de l’apprentissage automatique 00:14:25 Programmation R 00:32:03 Algorithmes d’apprentissage automatique 05:51:25 Régression linéaire 06:20:16 Régression logistique 06:38:14 Arbres de décision et forêt aléatoire 07: 47 :52 SVM-Support Vector Machine 08:06:56 Clustering 08:48:55 Time Series Analysis 🔥Cours gratuit d’apprentissage automatique : ✅Abonnez-vous à notre chaîne pour en savoir plus sur les meilleures technologies : ⏩ Visionnez la vidéo du didacticiel d’apprentissage automatique : #MachineLearningWithR #MachineLearningTypes # MachineLearning #MachineLearningTutorial #MachineLearningCourse #MachineLearningAlgorithms #Simplilearn Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? Un bon début pour la définition de l’apprentissage automatique est qu’il s’agit d’un sous-domaine central de l’intelligence artificielle (IA). Les applications ML apprennent de l’expérience (données de puits) comme les humains, sans programmation directe. Lorsqu’elles sont exposées à de nouvelles données, ces applications apprennent, grandissent, changent et se développent par elles-mêmes. Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé? Dans l’apprentissage supervisé, nous utilisons des données connues ou étiquetées comme données d’apprentissage. Les données étant connues, l’apprentissage est supervisé, c’est-à-dire guidé vers une exécution réussie. Les données d’entrée sont transmises à un algorithme d’apprentissage automatique et utilisées pour entraîner le modèle. Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé? Dans l’apprentissage non supervisé, les données d’entraînement sont inconnues et non étiquetées, ce qui signifie que personne n’a vu les données auparavant. S’il n’y a aucun aspect des données connues, l’entrée ne peut pas être dirigée vers l’algorithme, qui est la source de termes non supervisés. Ces données sont transmises à l’algorithme d’apprentissage automatique et utilisées pour entraîner le modèle. Le modèle formé essaie de rechercher des modèles et donne la réponse souhaitée. Dans ce cas, c’est généralement comme un algorithme essayant de déchiffrer le code comme une machine Enigma, mais cela n’implique pas directement l’esprit humain, mais une machine. Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ? Comme l’analyse de données traditionnelle, l’algorithme découvre ici les données par essais et erreurs, puis décide quelles actions apporteront des rendements plus élevés. Trois composantes principales constituent l’apprentissage par renforcement : l’agent, l’environnement et l’action. L’agent est l’apprenant ou le décideur, l’environnement comprend tout ce avec quoi l’agent interagit et l’action est ce que l’agent fait. Pour en savoir plus sur l’apprentissage automatique, consultez notre cours d’études supérieures sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique : À propos du cours d’études supérieures sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique : grâce à notre cours d’études supérieures complet sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique en coopération avec l’Université Purdue, suivez rapidement votre carrière et travaillez avec IBM. Ce programme de certification en IA et en apprentissage automatique vous préparera à entrer dans l’une des frontières technologiques les plus excitantes au monde. Ce cours d’études supérieures en intelligence artificielle et apprentissage automatique couvre les statistiques, Python, l’apprentissage automatique, les réseaux d’apprentissage en profondeur, la PNL et l’apprentissage par renforcement. 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