Interpretable Machine Learning with Python BOOK FULL FREE PDF 2022

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 Interpretable Machine Learning with Python BOOK FULL FREE PDF 2022.

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Le Machine Learning (ML) :

bénéficie de certaines des technologies les plus importantes que nous utilisons, des applications de traduction aux véhicules autonomes. 

Ce cours explique les concepts de base derrière ML.

 ML offre une nouvelle façon de résoudre des problèmes et de répondre à des questions complexes. Fondamentalement, ML est un processus de formation qui fait partie du programme, appelé le modèle, pour faire des prédictions utiles de données. 

Le modèle ML représente la relation mathématique entre les éléments de données utilisés par le système ML pour faire des prédictions.

Par exemple:

disons que nous voulions créer une application de prévision des précipitations. Nous pouvons utiliser une approche traditionnelle ou ML. En utilisant une approche traditionnelle, nous créerons une représentation physique de l’atmosphère et de la surface de la Terre, en calculant de grandes quantités d’équations de fluides dynamiques. C’est très difficile.En utilisant l’approche ML, nous alimenterons le modèle ML en quantités énormes de données météorologiques afin que le modèle ML finisse par apprendre la relation mathématique entre les modèles météorologiques qui produisent différentes quantités de pluie. Nous donnons ensuite les données météorologiques actuelles du modèle et nous prédisons la quantité de pluie.

Types de systèmes ML :

Les systèmes d’apprentissage automatique se divisent en trois catégories distinctes selon la façon dont ils apprennent à faire des prédictions :
Apprentissage supervisé
Apprentissage non supervisé
Apprentissage amélioré
Apprentissage supervisé
Les modèles d’apprentissage supervisé peuvent faire des prédictions après avoir vu beaucoup de données avec les bonnes réponses, puis découvrir les liens entre les éléments de données qui produisent les bonnes réponses. C’est comme si un étudiant apprenait une nouvelle matière en étudiant de vieux tests qui contiennent à la fois des questions et des réponses. Une fois qu’un étudiant s’entraîne à passer suffisamment de vieux tests, il est bien préparé à passer un nouvel examen. Ces systèmes de ML sont "supervisés" dans le sens où l’humain donne des données du système de ML avec des résultats corrects connus.

Machine Learning with Python:

We live in the age of data, which benefits from a better computing power of computers and the vastness of storage resources.

That’s what we’re referring to when we talk about Big Data. This data or information is growing daily, but the real challenge is to make sense of it.

Companies and organisations are trying to cope by building intelligent systems using the concepts and methodologies of data science, data mining and machine learning. Among these, machine learning, especially with Python, is the most exciting area.

It would not be wrong to call machine learning the application and science of algorithms that give meaning to data. In this article, we will talk about what machine learning is, its applications in the industry, its major concepts and we will put its concepts into practice with the Python programming language.

Where does this need for machine learning come from?

At present, humans are the most intelligent and advanced species on Earth because they can think, evaluate and solve complex problems. Artificial Intelligence is still in its initial stage and has not surpassed human intelligence in many aspects.

The question is therefore why it is necessary to teach the machines. The most appropriate response is to make decisions, on the basis of data, efficiently and on a large scale.

In recent times, organizations are investing heavily in new technologies such as artificial intelligence, machine learning and deep learning to obtain key information from data to perform multiple tasks and solve problems.

We can call this machine-made decisions, especially to automate the process. These decisions, guided by data, can be used, instead of programming logic, in problems that cannot be programmed inherently.

Currently, machine learning is used in self-driving cars, cyber fraud detection, face recognition, friend suggestion by Facebook, etc.

Several large companies like Netflix and Amazon have built machine learning models that use a large amount of data to analyze user interests and recommend products accordingly.

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