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L’apprentissage automatique automatisé (AutoML) représente un changement radical dans la façon dont les entreprises de toutes tailles abordent l’apprentissage automatique et la science des données. Les approches traditionnelles d’apprentissage automatique sont chronophages, gourmandes en ressources et difficiles à appliquer aux défis commerciaux du monde réel. Cela nécessite une expertise dans divers domaines, y compris les scientifiques des données, qui comptent désormais parmi les personnes les plus recherchées sur le marché du travail.

L’apprentissage automatique automatisé modifie cela en exécutant des procédures systématiques sur des données brutes et en choisissant des modèles qui extraient les informations les plus importantes de l’entréeun phénomène connu sous le nom de « signal dans le bruit ». Pour rendre la science des données plus accessible à tous dans l’entreprise, l’apprentissage automatique automatique inclut les meilleures pratiques d’apprentissage automatique des meilleurs scientifiques des données.

La « science des données » est le processus de transformation des données en informations, choix et biens utiles en utilisant les mathématiques et les statistiques.

L’objectif commercial fondamental de la science des données reste axé sur la découverte de modèles significatifs et l’extraction d’informations précieuses à partir des données à mesure qu’elles se développent et obtiennent plus d'”instruments” au fil du temps. La science des données est utilisée dans un large éventail d’entreprises pour résoudre diverses difficultés analytiques. Dans le marketing, par exemple, l’analyse de l’âge, du sexe, de l’emplacement et du comportement des consommateurs permet des promotions très ciblées, ainsi que la détermination de la probabilité que les clients effectuent un achat ou partent. La découverte d’activités de clients aberrantes aide à détecter la fraude dans le secteur bancaire.

Le paysage de la science des données est composé de nombreux domaines interdépendants qui utilisent une variété d’approches et de technologies.

Il y a une distinction à faire entre l’exploration de données et l’apprentissage automatique de plus en plus populaire. L’apprentissage automatique, quant à lui, consiste à construire des algorithmes pour extraire des informations importantes ; L’apprentissage automatique vise à s’adapter en permanence aux nouvelles données et à y découvrir de nouveaux modèles ou règles. Il est parfois possible de le faire sans l’assistance d’une personne et sans rééducation volontaire.

En raison d’un certain nombre de développements théoriques et techniques récents, l’apprentissage automatique est la discipline de la science des données qui évolue le plus activement aujourd’hui. Ils ont ouvert la voie au traitement du langage naturel, à l’identification d’images et même aux images, à la musique et à l’écriture générées par des machines. L’apprentissage automatique reste l'”outil” le plus important pour créer de l’intelligence artificielle.

Flux de travail pour l’apprentissage automatique

En général, le processus comprend les étapes de base suivantes :

  • Collecter des données – À l’aide de votre infrastructure numérique et d’autres sources, collectez autant d’enregistrements significatifs que possible et combinez-les dans un ensemble de données.
  • Préparez les données – Assurez-vous que vos données sont prêtes à être traitées de la manière la plus efficace possible. Les techniques de prétraitement et de nettoyage des données peuvent être extrêmement complexes, mais elles tentent normalement de combler les valeurs manquantes et de corriger d’autres défauts dans les données, telles que diverses représentations des mêmes valeurs dans une colonne (par exemple, l’algorithme gérera le 14 décembre 2016, et 14.12.2016 différemment).
  • Diviser les données – Utilisez des sous-ensembles de données pour former un modèle et évaluer ses performances par rapport à de nouvelles données.
  • Former un modèle – Donnez à l’algorithme un sous-ensemble de données historiques pour détecter des modèles.
  • Tester et valider un modèle – Déterminez la précision de la prévision en évaluant les performances d’un modèle à l’aide de sous-ensembles de test et de validation de données historiques.
  • Déployer un modèle – Dans le cadre d’une solution d’analyse, intégrez le modèle testé dans votre cadre décisionnel ou autorisez les utilisateurs à utiliser ses capacités (par exemple, mieux cibler vos recommandations de produits).
  • Itérer – Après avoir utilisé le modèle, collectez des données supplémentaires pour l’améliorer progressivement.

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