Introduction
Dans ce cours, vous apprendrez à appliquer des techniques d'apprentissage supervisé pour résoudre des problèmes de prédiction de données.
🎯 Tâches
Dans ce cours, vous apprendrez :
- Comment comprendre le concept d'apprentissage supervisé
- Comment implémenter des modèles de régression linéaire et de régression polynomiale
- Comment utiliser la régression ridge et la régression lasso pour résoudre les problèmes de surapprentissage (overfitting)
- Comment appliquer l'apprentissage supervisé pour prédire les prix des logements et les prix du Bitcoin
🏆 Réalisations
Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure de :
- Comprendre les bases de l'apprentissage supervisé
- Développer et évaluer des modèles de régression linéaire et polynomiale
- Appliquer des techniques de régularisation pour améliorer les performances des modèles
- Utiliser l'apprentissage supervisé pour effectuer des prédictions précises sur des ensembles de données du monde réel
