Description du cours
Dans ce cours, vous apprendrez les bases de la modélisation de la classification à l'aide de l'apprentissage automatique. Vous examinerez le pipeline de modèle de classification typique et la classification des problèmes applicables peut être appliquée. Vous apprendrez également à collecter, prétraiter et analyser les données nécessaires pour créer un modèle de classification viable.
Les modèles de classification les plus courants seront expliqués et les compromis entre les modèles discutés, y compris des conseils pratiques pour leur mise en œuvre. Ce cours présente également les réseaux de neurones et leurs applications dans les modèles de classification. Les défis communs seront discutés afin que vous puissiez vous assurer que les modèles que vous créez sont justes, fiables et robustes. Enfin, vous aurez la chance d'examiner plusieurs études de cas de modèles de classification afin de voir comment ils fonctionnent en détail. À la fin de ce cours, vous devriez être en mesure de concevoir, d'analyser, de valider et de mettre en œuvre un modèle de classification, ainsi que de comprendre les implications de son utilisation.
Ce que vous allez apprendre
- Identifier comment et où les modèles de classification s'appliquent aux problèmes du monde réel
- Comparer les algorithmes de classification, y compris leurs forces, faiblesses et scénarios applicables
- Choisir le meilleur algorithme de classification pour un problème spécifique compte tenu des compromis entre les modèles
- Collecter, prétraiter et analyser les données nécessaires pour construire un modèle de classification viable
- Analyser, valider et implémenter les résultats d'un modèle de classification
- Examiner des études de cas de modèles de classification qui ont été implémentés
Points clés à retenir
- Le cours couvre le pipeline typique de modèles de classification, de la collecte de données et du prétraitement à la construction de modèles, l'ingénierie des caractéristiques et la validation.
- Il explique les modèles de classification les plus courants et discute des compromis entre eux, ainsi que des conseils de mise en œuvre pratiques.
- Les réseaux de neurones et leurs applications au sein des modèles de classification sont introduits, y compris la classification d'images et les réseaux de neurones convolutionnels.
- Les défis courants tels que l'explicabilité, les biais et l'équité, et les attaques adverses sont discutés pour aider à construire des modèles justes, fiables et robustes.
- Des études de cas, notamment sur le comportement des clients, la médecine et les soins de santé, et la classification d'images, montrent comment les modèles de classification fonctionnent en détail.
Foire aux questions
Que serai-je capable de faire après avoir terminé ce cours ?
À la fin du cours, vous devriez être en mesure de concevoir, d'analyser, de valider et de mettre en œuvre un modèle de classification, ainsi que de comprendre les implications de son utilisation.
Quels modèles de classification ce cours couvre-t-il ?
Le cours couvre les modèles de classification courants, notamment la régression, Naive Bayes, les machines à vecteurs de support, les arbres de décision, les modèles de forêts aléatoires, l'optimisation du gradient, les k plus proches voisins, les modèles multiclasses, ainsi que les perceptrons et les réseaux de neurones.
Ce cours couvre-t-il les réseaux de neurones ?
Oui. Il présente les réseaux de neurones et leurs applications au sein des modèles de classification, y compris la classification d'images et les réseaux de neurones convolutionnels.
Quels défis liés à la modélisation de la classification le cours aborde-t-il ?
Il aborde les défis courants tels que les problèmes de collecte de données, l'explicabilité, les biais et l'équité, les attaques adverses et les défis émergents afin que vous puissiez vous assurer que vos modèles sont équitables, fiables et robustes.
Y a-t-il des exemples concrets dans ce cours ?
Oui. Le cours comprend des études de cas de modèles de classification implémentés, couvrant le comportement des clients, la médecine et les soins de santé, et la classification d'images.
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