Apprentissage Ensembliste
Cours
90 Apprenants déjà inscrits- Comprendre les principes de base de la construction de modèles ensemblistes, en se concentrant sur l'amélioration de la performance prédictive.
- Saisir les subtilités des modèles de bagging, boosting et stacking en tant que stratégies avancées d'apprentissage automatique.
- Acquérir des connaissances sur les modèles couramment utilisés tels que Random Forest et ExtraTrees, et leurs applications en science des données.
- Se lancer des défis avec des tâches impliquant l'application pratique de modèles ensemblistes, renforçant les capacités de prise de décision.
Équipez votre entreprise avec des données et IA de pointe expertise.
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Ce cours comprend 4 modules
L'apprentissage ensembliste est une technique avancée d'apprentissage automatique qui combine plusieurs modèles pour améliorer la performance prédictive globale et la prise de décision lors de la résolution de tâches réelles.- Classificateur de BaggingAperçu
- Défi : Résoudre la Tâche en Utilisant le Classificateur de BaggingAperçu
- Régression par EnsachageAperçu
- Défi : Résoudre la Tâche en Utilisant le Régressseur de BaggingAperçu
- Forêt AléatoireAperçu
- Défi : Déterminer l'Importance des Caractéristiques en Utilisant la Forêt RandomAperçu
- Arbres SupplémentairesAperçu
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Kwizera Mugisha
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Steve Bruening
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Max W
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Évalué le Apr 18, 2024
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