Cours complet Python d’apprentissage automatique | Cours d’apprentissage automatique | Apprentissage simple

Dans cette vidéo sur le machine learning avec Python, vous apprendrez les bases du machine learning et comprendrez les applications de base du machine learning à travers une courte vidéo animée. Vous comprendrez les concepts d’apprentissage automatique et comprendrez pourquoi les mathématiques, les statistiques et l’algèbre linéaire sont importantes. Ensuite, nous nous concentrerons sur certains algorithmes d’apprentissage automatique importants. Nous apprendrons également la régularisation, la réduction de dimensionnalité et l’ACP. Les sujets suivants sont expliqués dans ce cours complet sur l’apprentissage automatique avec Python : 00:00:00 Notions de base sur l’apprentissage automatique 00:08:51 Applications d’apprentissage automatique 00:13:46 Concepts d’apprentissage automatique Partie 1 01:15:16 Concept d’apprentissage automatique Partie 2 02:10:42 Mathématiques d’apprentissage automatique 04:00:55 Algorithme d’apprentissage automatique 05:50:24 Algorithme du voisin le plus proche 06:16:51 Comprendre SVM 06:35:52 Régularisation dans l’apprentissage automatique 07:04:58 Réduction des dimensions 07:35:00 Prévision d’épidémie de coronavirus à l’aide de l’apprentissage automatique 08:21:55 Feuille de route de l’apprentissage automatique en 2021🔥Cours gratuits d’apprentissage automatique : ✅Abonnez-vous à notre chaîne pour en savoir plus sur les meilleures technologies :⏩ Visionnez la vidéo du didacticiel d’apprentissage automatique : MachineLearningWithPython #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. 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 composent 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 programme d’études supérieures en intelligence artificielle et apprentissage automatique : À propos du programme d’études supérieures en intelligence artificielle et apprentissage automatique : grâce à notre programme complet d’études supérieures en intelligence artificielle et 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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