Apprendre à travailler avec les machines apprenantes - Introduction au Bootcamp d'apprentissage automatique

Aperçu

Plongez dans les fondamentaux de l'apprentissage automatique avec des instructions étape par étape sur les techniques de résolution de problèmes, des concepts de base aux exercices pratiques utilisant Mathematica, vous permettant de formuler et résoudre des problèmes de ML de manière efficace.

Programme

• Introduction à l'apprentissage automatique
Aperçu de l'apprentissage automatique et de ses applications
Terminologie et concepts clés
• Comprendre et préparer les données
Types et sources de données
Techniques de nettoyage et de prétraitement des données
Visualisation et exploration des données
• Techniques fondamentales de l'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé : régression et classification
Apprentissage non supervisé : regroupement et réduction de dimensionnalité
• Travailler avec Mathematica
Introduction à Mathematica pour l'apprentissage automatique
Utiliser les capacités d'apprentissage automatique de Mathematica
• Développer des modèles de régression
Régression linéaire
Mesures d'évaluation (MSE, RMSE)
Exercices pratiques avec Mathematica
• Construire des modèles de classification
Régression logistique
Arbres de décision et forêts aléatoires
Mesures d'évaluation (précision, précision, rappel, score F1)
Exercices pratiques avec Mathematica
• Implémenter des algorithmes de regroupement
Regroupement K-Moyennes
Regroupement hiérarchique
Évaluation des résultats de regroupement
Exercices pratiques avec Mathematica
• Techniques de réduction de dimensionnalité
Analyse en composantes principales (ACP)
Décomposition en valeurs singulières (SVD)
Exercices pratiques avec Mathematica
• Évaluation et validation de modèles
Techniques de validation croisée
Surapprentissage et sous-apprentissage
Sélection de modèles et ajustement d'hyperparamètres
• Applications pratiques et études de cas
Études de cas réels en apprentissage automatique
Ateliers de résolution de problèmes
• Révision du cours et orientations futures
Récapitulatif des concepts clés
Introduction aux sujets avancés en apprentissage automatique
Ressources pour un apprentissage continu

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Sujets

Science des données