Machine Learning avec Python: La formation complte | Data Science Online Course by Udemy

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Apprendre les fondamentaux du Machine Learning en Python pour la Data Science (sur des modles rels de prdiction)

An excellent training about Data Science

Machine Learning avec Python: La formation complte

Cette formation vous permettra dacqurir les bases du Machine Learning (apprentissage automatique partir de donnes).Si vous souhaitez crer vos propres modles de prdiction et de classification en Python avec des algorithmes de Machine Learning et dcouvrir cette branche de la Data Science, n’hsitez plus et rejoignez cette formation (cf. programme ci-dessous)Cette formation explique pas pas les notions compliques de Machine Learning pour les rendre accessible au plus grand nombre. Lors de cette formation Machine Learning, apprenez construire, optimiser puis dployer des modles prdictifs avec la librairie Python scikit-learn. La formation se veut progressive et pratique. On dcortique tape par tape les mcanismes des algorithmes des k Nearest Neighbors (k plus proches voisins), de la rgression linaire, de la rgression logistique et de lalgorithme des k-mean clustering. Une palette assez large et fondamentale du Machine Learning. Vous apprendrez valuer la qualit et prcision de ces modles via des mtriques derreur. La validation croise et loptimisation dhyper paramtres nauront plus de secrets pour vous.A chaque vido/tape, vous aurez un nonc et cest vous qui construisez pas pas vos comptences en Machine Learning, ce qui ncessite plus de travail que de simplement suivre un formateur qui tape du code lcran et explique vaguement les concepts. Devenez acteur de votre apprentissage! A la fin de cette formation, vous aurez toutes les bases pour comprendre et construire vos propres modles de Machine Learning plus pousss. Contenu en quelques chiffres:- 3 grandes parties de niveau progressif (de dbutant intermdiaire)- 18 sections cls pour apprhender les algorithmes et techniques de ML- 7 datasets rels pour entrainer des modles et faire des prdictions- Code source inclus- 3 projets guids complets (cas rels)Au programme: – Cration de modles prdictifs- k Nearest Neighbors- Validation croise holdout et k-fold- Optimisation des hyper paramtres- Rgression linaire- Slection des caractristiques- Gradient Descent – Rgression logistique- Classification- K-mean Clustering- Techniques d’amlioration des modles- Rseaux de neuronesA trs vite dans la formation!

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