CERTIFICATIONS

Ce module présente l'introduction de base de l'apprentissage automatique avec des concepts tels que l'apprentissage par renforcement, les arbres de décision, les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support, le regroupement, l'analyse de régression, l'ingénierie des caractéristiques, la validation croisée, le compromis biais-variance, le surajustement et le sous-ajustement qui sont utilisés pour évaluer les modèles.

Ce module explique les concepts d'algèbre linéaire tels que les vecteurs et les matrices, les transformations linéaires, les valeurs propres et les vecteurs propres, l'orthogonalité et la projection, la décomposition en valeurs singulières (SVD), les opérations matricielles, les déterminants et le rang, les systèmes d'équations linéaires, les normes et les distances, les espaces vectoriels et les sous-espaces, les statistiques, la théorie de la probabilité, les statistiques inférentielles, la corrélation et l'analyse de régression, les distributions d'échantillonnage, la conception et l'analyse expérimentale, les modèles statistiques, l'estimation du maximum de vraisemblance (MLE), les statistiques bayésiennes et l'inférence.

Ce module explique les concepts de prétraitement des données tels que le nettoyage des données, la transformation, la réduction des données, la discrétisation des données et l'échantillonnage des données.

Ce module explique les concepts de régression tels que la régression linéaire, la régression polynomiale, la régularisation, les métriques d'évaluation (MSE, RMSE, R carré, MAE) et les sujets de classification tels que la régression logistique, les méthodes de Bayes, les arbres de décision, les forêts aléatoires et les métriques d'évaluation (exactitude, précision, rappel, score F1, courbe ROC, AUC).

Ce module explique les algorithmes de clustering tels que K-Means, le clustering hiérarchique, les techniques de réduction de la dimensionnalité, les métriques d'évaluation de clustering, la mise à l'échelle et la normalisation des fonctionnalités et les applications de clustering et de réduction de la dimensionnalité dans divers domaines.

Ce module vous apprend sur les réseaux de neurones artificiels (ANN), la rétropropagation, les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN), l'apprentissage profond, le transfert de connaissances et les réseaux antagonistes génératifs (GAN).

Ce module explique le prétraitement du texte, l'étiquetage des parties du discours (POS), l'analyse de sentiment, la modélisation de sujets, la modélisation de langue, la traduction automatique et la classification de texte.

Ce module fournit des informations sur les données de séries chronologiques, la stationnarité, l'autocorrélation et l'autocorrélation partielle, le modèle ARIMA, le lissage exponentiel et les réseaux LSTM.

Ce module explique les concepts tels que les processus de décision de Markov, les politiques, les fonctions de valeur, l'apprentissage Q, l'exploration par rapport à l'exploitation, la fonction de récompense et l'apprentissage par différence temporelle.

Ce module explique la division entraînement/test, la validation croisée, l'équilibre biais-variance, les métriques d'évaluation, la recherche de grille et le réglage des hyperparamètres, le vote et la sélection de modèle.

Ce module explique la recherche de grille, la recherche aléatoire, l'optimisation bayésienne, la validation croisée, la surajustement et le sous-ajustement et les mesures de performance.

Ce module explique les concepts tels que le déploiement de modèles, la version des modèles, la conteneurisation, le déploiement dans le cloud, le développement d'API, la surveillance des performances, la sécurité et la confidentialité, la scalabilité et l'intégration et le déploiement continus.