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Plan du cours
Introduction
Cette section fournit une introduction générale sur l'utilisation de l'apprentissage automatique, sur ce qu'il faut prendre en compte et sur ce que cela signifie, y compris les avantages et les inconvénients. Types de données (structurées/non structurées/statiques/en continu), validité/volume des données, analyse axée sur les données ou sur l'utilisateur, modèles statistiques ou modèles d'apprentissage automatique, défis de l'apprentissage non supervisé, compromis biais-variance, itération/évaluation, approches de validation croisée, supervisé/non supervisé/renforcement.
THÈMES PRINCIPAUX.
1. Comprendre les Bayes naïfs
- Concepts de base des méthodes bayésiennes
- Probabilité
- Probabilité jointe
- Probabilité conditionnelle avec le théorème de Bayes
- L'algorithme de Bayes naïf
- La classification de Bayes naïf
- L'estimateur de Laplace
- L'utilisation des caractéristiques numériques avec Bayes naïf
2. Comprendre les arbres de décision
- Diviser pour conquérir
- L'algorithme d'arbre de décision C5.0
- Choisir la meilleure division
- Pruning de l'arbre de décision
3. Comprendre les réseaux neuronaux
- Des neurones biologiques aux neurones artificiels
- Fonctions d'activation
- Topologie du réseau
- Le nombre de couches
- La direction du déplacement des informations
- Le nombre de nœuds dans chaque couche
- L'apprentissage des réseaux neuronaux avec la rétropropagation
- Deep Learning
4. Comprendre les machines à vecteurs de support
- Classification avec des hyperplans
- Trouver le maximum de marge
- Cas de données linéairement séparables
- Cas de données non-linéairement séparables
- L'utilisation de noyaux pour les espaces non-linéaires
5. Comprendre le regroupement
- Le regroupement comme tâche d'apprentissage automatique
- L'algorithme k-means pour le regroupement
- L'utilisation de la distance pour affecter et mettre à jour les groupes
- Choisir le nombre approprié de groupes
6. Mesurer les performances de la classification
- Traiter avec des données de prédiction de classification
- Examiner de plus près les matrices de confusion
- L'utilisation des matrices de confusion pour mesurer les performances
- Au-delà de l'exactitude – d'autres mesures de performance
- La statistique kappa
- Sensibilité et spécificité
- Précision et rappel
- La mesure F
- Visionner les compromis des performances
- Courbes ROC
- Estimer la performance future
- La méthode de retenue
- Validation croisée
- Bootstrap échantillonnage
7. Mise au point des modèles de stock pour une meilleure performance
- L'utilisation de caret pour l'ajustement automatique des paramètres
- Créer un modèle simple ajusté
- Personnaliser le processus d'ajustement
- Améliorer les performances du modèle avec l'apprentissage métacognitive
- Comprendre les ensembles
- Bagging
- Boosting
- Forêts aléatoires
- L'entraînement des forêts aléatoires
- Évaluer la performance de la forêt aléatoire
THÈMES MINEURS
8. Comprendre la classification à l'aide des voisins les plus proches
- L'algorithme kNN
- Calculer la distance
- Choisir un k approprié
- Préparer les données pour une utilisation avec kNN
- Pourquoi l'algorithme kNN est-il paresseux?
9. Comprendre les règles de classification
- Séparer et conquérir
- L'algorithme One Rule
- L'algorithme RIPPER
- Règles des arbres de décision
10. Comprendre la régression
- Régression linéaire simple
- Estimation par moindres carrés ordinaires
- Corrélations
- Régression linéaire multiple
11. Comprendre les arbres de régression et les arbres de modèle
- Ajouter la régression aux arbres
12. Comprendre les règles d'association
- L'algorithme Apriori pour l'apprentissage des règles d'association
- Mesurer l'intérêt de la règle – support et confiance
- Bâtir un ensemble de règles avec le principe Apriori
Extras
- Spark/PySpark/MLlib et bandits multi-bras
Pré requis
Python Connaissance
21 Heures
Nos clients témoignent (7)
J'ai vraiment apprécié la formation et j'ai particulièrement aimé l'approfondissement du sujet Machine Learning. J'ai trouvé un bon équilibre entre la théorie et les applications pratiques, surtout lors des sessions de codage pratique. Le formateur a fourni des exemples captivants et des exercices bien conçus qui ont renforcé l'expérience d'apprentissage. Le cours a couvert un large éventail de sujets, et Abhi a démontré une expertise remarquable en répondant clairement et facilement à toutes les questions.
Valentina
Formation - Machine Learning
Traduction automatique
J'ai apprécié l'exercice qui m'a aidé à comprendre la théorie et à l'appliquer étape par étape. De même, la façon dont le formateur a expliqué tout cela de manière simple et claire était très utile. C'était facile à suivre même si je n'ai pas beaucoup d'expérience avec Python, mais je ne voulais pas manquer l'occasion d'apprendre quelque chose qui m'intéresse vraiment. J'ai également apprécié la variété des informations fournies et la disponibilité du formateur pour expliquer et nous soutenir dans la compréhension des concepts. Après cette formation, les concepts de l'apprentissage automatique sont beaucoup plus clairs pour moi, et maintenant je me sens comme ayant une direction et une meilleure compréhension du sujet.
Cristina
Formation - Machine Learning
Traduction automatique
À la fin de la formation, j'ai pu voir les cas d'utilisation réels des sujets présentés.
Daniel
Formation - Machine Learning
Traduction automatique
J'ai aimé le rythme, j'ai apprécié l'équilibre entre la théorie et la pratique, les principaux sujets abordés et la manière dont le formateur a réussi à tout mettre en balance. J'aime également votre infrastructure de formation, très pratique pour travailler avec des machines virtuelles.
Andrei
Formation - Machine Learning
Traduction automatique
Faire court et simple. Créer une intuition et des modèles visuels autour des concepts (arbre de décision, équations linéaires, calcul manuel de y_pred pour prouver le fonctionnement du modèle).
Nicolae - DB Global Technology
Formation - Machine Learning
Traduction automatique
Il m'a aidé à atteindre mon objectif de comprendre ML. J'ai beaucoup de respect pour Pablo pour avoir donné une introduction appropriée à ce sujet, car il devient évident après 3 jours de formation à quel point ce sujet est vaste. J'ai également beaucoup apprécié l'idée des machines virtuelles que vous avez fournies, qui avaient une très bonne latence ! Cela a permis à chaque participant de faire des expériences à son propre rythme.
Silviu - DB Global Technology
Formation - Machine Learning
Traduction automatique
La partie pratique, voir la théorie se matérialiser en quelque chose de concret, est géniale.
Lisa Fekade - Vodacom
Formation - Machine Learning
Traduction automatique
