Apprentissage automatique pour l'analyse de données : Modélisation de classification

Aperçu

Apprentissage automatique simplifié avec Excel ! Classification pour analyse de données avancée et intelligence d'affaires (sans codage !)

Programme

- Introduction à la Classification -- Aperçu de la Classification en Apprentissage Automatique -- Différences entre Classification et Régression - Préparation des Données pour la Classification -- Techniques de Prétraitement des Données -- Gestion des Valeurs Manquantes -- Mise à l'échelle et Transformation des Caractéristiques -- Déséquilibre des Classes et Méthodes de Rééchantillonnage - Compréhension des Algorithmes de Classification -- Arbres de Décision -- k-Plus Proches Voisins (k-NN) -- Machines à Vecteurs de Support (SVM) -- Régression Logistique -- Naïve Bayes -- Réseaux Neurones et Apprentissage Profond pour la Classification - Techniques Avancées de Classification -- Méthodes d'Ensemble : Bagging, Boosting, et Forêts Aléatoires -- Machines à Gradient Boosting (GBM) et XGBoost - Évaluation des Modèles et Mesures de Performance -- Matrice de Confusion -- Précision, Rappel, et Score F1 -- Courbe ROC et AUC -- Validation Croisée - Sélection de Caractéristiques et Réduction de Dimensionnalité -- Analyse en Composantes Principales (ACP) -- Importance des Caractéristiques - Implémentation de Modèles de Classification -- Utilisation de Python pour l'Apprentissage Automatique -- Bibliothèque Scikit-learn pour la Classification -- Entraînement et Test du Modèle - Applications Réelles de la Classification -- Application en Finance, Santé, et Marketing -- Études de Cas - Meilleures Pratiques et Conseils pour les Projets de Classification -- Gérer le Surapprentissage et le Sous-apprentissage -- Réglage des Hyperparamètres - Tendances Futures et Directions de Recherche -- IA Explicable et Interprétabilité dans la Classification -- Avancées Récentes dans les Algorithmes de Classification - Projet Final -- Conception et Implémentation d'un Modèle de Classification pour un Jeu de Données du Monde Réel

Enseigné par

Maven Analytics and Joshua MacCarty

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