Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Les jeux de données à très grande dimension peuvent être déroutants et vous laisser sans point de départ. En général, on commence par explorer visuellement un nouveau jeu de données, mais lorsque les dimensions sont trop nombreuses, les approches classiques ne suffisent plus. Heureusement, il existe des techniques de visualisation conçues spécifiquement pour les données de grande dimension, que vous découvrirez dans ce cours. Après cette exploration, vous constaterez souvent que de nombreuses variables apportent peu d’information, soit parce qu’elles ne présentent aucune variance, soit parce qu’elles dupliquent d’autres variables. Vous apprendrez à détecter ces variables et à les supprimer du jeu de données afin de vous concentrer sur celles qui sont informatives. Ensuite, si vous souhaitez entraîner un modèle sur ces variables, il peut s’avérer que certaines n’aient aucun effet sur la cible que vous cherchez à prédire. Vous apprendrez à détecter et supprimer ces variables non pertinentes, pour réduire la dimension et donc la complexité. Enfin, vous verrez comment les techniques d’extraction de variables peuvent réduire la dimensionnalité en calculant des composantes principales non corrélées.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Explorer des données de grande dimension
Vous serez initié au concept de réduction de dimensionnalité et apprendrez quand et pourquoi cela est important. Vous verrez la différence entre sélection de variables et extraction de variables, puis appliquerez ces deux techniques pour explorer les données. Le chapitre se termine par une leçon sur t-SNE, une puissante technique d’extraction qui permet de visualiser un jeu de données de grande dimension.
- Introduction50 XP
- Trouver le nombre de dimensions d’un jeu de données50 XP
- Supprimer les variables sans variance100 XP
- Sélection de variables vs. extraction de caractéristiques50 XP
- Détecter visuellement les caractéristiques redondantes100 XP
- Avantage de la sélection de caractéristiques50 XP
- Visualisation t-SNE de données à haute dimension50 XP
- Intuition autour de t-SNE50 XP
- Ajuster t-SNE aux données ANSUR100 XP
- Visualisation t-SNE de la dimensionnalité100 XP
2
Sélection de variables I - Sélection selon l’information des variables
Dans ce premier chapitre consacré à la sélection de variables, vous découvrirez la malédiction de la dimensionnalité et comment la réduction de dimension peut vous aider à la surmonter. Vous verrez plusieurs techniques pour détecter et supprimer les variables qui apportent peu de valeur au jeu de données, soit parce qu’elles ont une faible variance, trop de valeurs manquantes, ou parce qu’elles sont fortement corrélées à d’autres variables.
3
Sélection de variables II - Sélection pour la précision du modèle
Dans ce second chapitre sur la sélection de variables, vous apprendrez à laisser les modèles vous aider à trouver les variables les plus importantes pour prédire une cible donnée. Dans la leçon finale, vous combinerez les recommandations de plusieurs modèles différents pour décider quelles variables il vaut la peine de conserver.
4
Extraction de variables
Ce chapitre propose une exploration approfondie de l’algorithme de réduction de dimension le plus utilisé, l’Analyse en composantes principales (PCA). Vous développerez une intuition sur la manière dont cet algorithme fonctionne et pourquoi il est si puissant, puis vous l’appliquerez à la fois pour l’exploration des données et pour le prétraitement dans une chaîne de modélisation. Vous terminerez par un cas d’usage sympa de compression d’images.
Réduction de dimension en Python
Cours
terminé
