‫Maintenant, si vous avez déjà consulté l'apprentissage automatique, vous savez, il y en a beaucoup, certaines ressources
‫recommandent l'apprentissage, les mathématiques, les statistiques, les probabilités et bien plus encore avant de commencer avec la science des données
‫et l'apprentissage automatique.
‫Et bien que ces sujets soient importants, essayer de tous les apprendre avant de commencer, mettre la
‫main sur c'est comme essayer de faire bouillir l'océan.
‫Au lieu de cela, nous allons nous concentrer sur la création de solutions pratiques et l'écriture de code d'apprentissage automatique
‫pour obtenir des informations sur les données.
‫Si vous êtes maintenant programmeur et que vous avez une certaine expérience avec Python, à la fin de ce cours,
‫vous serez en mesure d'utiliser vos compétences en programmation pour créer des modèles d'apprentissage automatique prédictifs.
‫L'apprentissage automatique se compose de trois parties : la collecte de données, la modélisation des données et le déploiement, où vous pouvez utiliser votre modèle d'apprentissage
‫automatique après avoir suivi les étapes ici, qu'est-ce que vous avez fait ?
‫Nous allons couvrir ce cadre dans ce sous peu.
‫Vous pouvez utiliser ce modèle d'apprentissage automatique et le déployer auprès des utilisateurs via votre application ou
‫via une API ou autre.
‫C'est ce que nous allons couvrir.
‫Nous allons couvrir la modélisation des données, ce qui signifie que vous serez en mesure de prendre un ensemble de données et
‫d'appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour trouver des informations sur ces données, par exemple.
‫Les étapes que nous allons couvrir sont, numéro un, créer un cadre que vous avez vu un
‫peu comme un aperçu que dans la ligne précédente, le numéro deux allait correspondre à ce cadre une fois que nous
‫l'avons parcouru avec la science des données disponible et outils d'apprentissage automatique.
‫Cela signifie que les gens ont déjà eu des problèmes similaires à ceux que nous allons essayer de résoudre
‫à l'avenir.
‫Autrefois.
‫Et donc ils ont créé des outils pour ces problèmes.
‫Nous allons donc apprendre à quoi servent les outils, à quels projets de machine learning.
‫Et puis pour apprendre tout cela, nous allons apprendre par la pratique en parcourant des projets qui impliquent
‫les étapes une et deux pour construire un portfolio pour montrer votre travail et vos compétences.
‫Le plus grand soin a été pris pour se concentrer sur ce qui compte.
‫Lorsque j'ai commencé à apprendre l'apprentissage automatique, je me suis retrouvé confus quant à ce qu'il fallait faire.
‫Trop souvent, je passais trop de temps à réfléchir à quelque chose au lieu d'écrire du code et d'agir.
‫Nous avons donc conçu ce cours pour éviter cela.
‫Au lieu de faire tout et n'importe quoi à partir de zéro, nous allons utiliser ce qui fonctionne
‫pour créer des solutions pratiques et en même temps apprendre l'apprentissage automatique et la science des données.
‫Examinons maintenant de plus près le framework que nous allons utiliser.