Algorithmes de ML Avancés et Apprentissage Non Supervisé

Aperçu

In this course, you will explore advanced machine learning algorithms and unsupervised learning techniques to enhance your model-building skills. You’ll learn how to improve model performance using ensemble methods like Random Forest, apply Support Vector Machines (SVM) for complex classification tasks, and reduce dimensionality with techniques like Principal Component Analysis (PCA).

By the end of the course, you'll also have an understanding of unsupervised learning through K-Means clustering and an introduction to deep learning. The course begins with an introduction to ensemble learning using Random Forests, where you'll understand how this method improves predictive model accuracy and reduces overfitting.

You will then dive into Support Vector Machines (SVM), learning to apply this powerful technique to solve complex classification problems, including how to optimize SVM models for better performance. Next, you will explore Principal Component Analysis (PCA) to reduce dimensionality and optimize model performance, enabling you to work with high-dimensional datasets more effectively.

You will also learn about K-Means clustering for unsupervised learning, focusing on how to detect patterns and anomalies in unlabeled data. Finally, the course concludes with an introduction to deep learning, exploring how this rapidly growing field builds on traditional machine learning concepts.

You will gain an understanding of how deep learning can be applied to a range of complex tasks such as image and speech recognition. This course is ideal for learners with prior experience in machine learning and Python who are ready to tackle more advanced topics.

Familiarity with statistics and linear algebra is helpful.

Programme

• Forêt d'Aléatoires
Dans ce module, nous introduirons la forêt d'aléatoires, une méthode d'apprentissage par ensemble qui améliore les arbres de décision. Vous apprendrez à construire, optimiser et évaluer les modèles de forêt d'aléatoires en utilisant des techniques telles que la recherche sur grille et la validation croisée. Ce module se concentre sur la robustesse et l'exactitude de ces modèles pour des applications réelles.
• Machine à Vecteurs de Support
Dans ce module, nous introduirons les machines à vecteurs de support (SVM), un algorithme avancé utilisé pour les tâches de classification. Vous acquerrez une expérience pratique en utilisant SVM pour classifier des données polynomiales, ainsi que des techniques pour optimiser les modèles SVM afin d'améliorer la précision des prédictions.
• Réduction de Dimensionnalité - Analyse en Composantes Principales (ACP)
Dans ce module, nous explorerons l'analyse en composantes principales (ACP), une technique clé pour réduire la dimensionnalité des ensembles de données complexes. Vous apprendrez à calculer et appliquer l'ACP dans des scénarios pratiques, en comprenant comment elle peut améliorer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique en simplifiant les données tout en conservant les informations essentielles.
• Apprentissage Non Supervisé par le Clustering K-Means
Dans ce module, nous nous concentrerons sur le clustering K-Means, une technique puissante d'apprentissage non supervisé. Vous apprendrez à appliquer K-Means pour segmenter des données, optimiser les clusters, et évaluer la performance du modèle. Ce module met l'accent sur l'expérience pratique pour s'assurer que vous pouvez appliquer le clustering K-Means à des ensembles de données réels de manière efficace.
• Introduction à l'Apprentissage Profond
Dans ce module, nous introduirons l'apprentissage profond, une technologie transformatrice en intelligence artificielle. Vous apprendrez les principes fondamentaux derrière les modèles d'apprentissage profond, explorerez leurs applications et aurez un aperçu du potentiel de l'apprentissage profond à travers les industries. Ce module sert de fondation pour des sujets plus avancés en apprentissage profond.

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Enseigné par

Packt - Course Instructors

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Matières

Computer Science