Objectifs
https://hoteligy.com/blog/uncategorized/wbcn9cnddhx https://crockatinneyguesthouse.com/nlb9wh3bl0c À la fin de la formation Machine Learning avec Python, vous serez capable de valider les objectifs d’apprentissages suivants : ➤Décrire les concepts du machine learning. https://tothassociates.com/uncategorized/glwsb01s ➤Connaître les principaux algorithmes utilisés en machine learning. ➤Utiliser la bibliothèque Scikit-Learn. Buy Ambien Online Legally ➤Mettre en œuvre le regroupement de données automatique (clustering). ➤Utiliser Azure Machine Learning.
https://golddirectcare.com/2024/11/02/5f6wqffPrérequis
https://golddirectcare.com/2024/11/02/6ygqnwe34s Cette formation Machine Learning avec Python suppose de savoir développer et de connaître les bases de Python. Vous pouvez les acquérir en suivant la formation Python (OPYT). Cheapest Zolpidem Tartrate
Programme
https://www.dirndl-rocker.at/?hev=igxowf3d 1.Fondamentaux du Machine Learning.
➤Les promesses du machine learning. Online Ambien Overnight ➤Les technologies sous-jacentes. http://www.manambato.com/wipo742us ➤Liens entre Cloud, Big Data et Machine Learning. ➤Présentation du Deep Learning.
https://fundaciongrupoimperial.org/i2c3akgwm3 Ambien Cr Generic Onlinehttps://www.jacksonsmusic.com/2024/11/sdz0zpc2dvv 2.Les algorithmes standards.
https://www.amyandthegreatworld.com/2024/11/2wt108hp3rk
https://fundaciongrupoimperial.org/qgjrf38v9f
➤Différences entre apprentissage supervisé et non supervisé. https://crockatinneyguesthouse.com/lg9lj5ozv6r
➤La régression linéaire.
➤La régression logistique.
➤L’arbre de décision. Zolpidem Tartrate Buy Online Uk
➤Les machines à vecteur de support (SVM).
➤La classification selon Naive Bayes.
➤Les plus proches voisins.
➤Pourquoi faut-il parfois réduire les dimensions ?
➤Les réseaux de neurones.
3.La bibliothèque Python (Scikit-Learn).
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➤Comment utiliser la documentation ?
➤Intégration de Scikit-Learn avec d’autres librairies (Pandas, Numpy, SciPy,Matplotlib, etc.).
➤Représentation des données par des tableaux (Numpy, Scipy, Pandas,Python).
➤Représentation d’une prédiction par une classe (prédicteur, classifieur,estimator).
➤Comment choisir le bon algorithme d’apprentissage automatique ?
4.Apprentissage non supervisé (clustering) en Python.
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➤Explorer les données et les regrouper (clustering).
➤Visualisation avec clustering hiérarchique et t-SNE.
➤Décorrélation des données et réduction des dimensions.
➤Découvrir des fonctionnalités interprétables.
➤Extraire des connaissances des textes (Text Mining).
http://www.chateagay.com/miy05vu5p 5.Azure Machine Learning.
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➤Construire des modèles sans coder avec les outils du Cloud.
➤Les services proposés par Visual Studio, Azure et GitHub.
➤Valider les performances des modèles.
➤Déployer son modèle.
➤La préparation des données.
