Créer des modèles Machine Learning

  • Parcours d’apprentissage
  • 5 Modules

Aperçu

Le machine learning est la base de la modélisation prédictive et de l’intelligence artificielle. Découvrez quelques-uns des principes fondamentaux du machine learning, et comment utiliser les outils et infrastructures courants pour entraîner, évaluer et utiliser des modèles Machine Learning.

Prérequis

Ce parcours d’apprentissage suppose une connaissance des concepts mathématiques de base. Une certaine expérience de Python est également un avantage.

Modules de ce parcours d’apprentissage

Explorer et analyser des données avec Python

L’exploration et l’analyse de données sont au cœur de la science des données. Les scientifiques des données ont besoin de compétences en langages de programmation comme Python pour explorer, visualiser et manipuler les données.

Effectuer l’apprentissage et évaluer des modèles de régression

La régression est un type d’apprentissage automatique couramment utilisé pour la prédiction de valeurs numériques.

Effectuer l'apprentissage et l’évaluation de modèles de classification

La classification est une méthode d’apprentissage automatique utilisée pour catégoriser des éléments en classes.

Effectuer l’apprentissage et évaluer des modèles de clustering

Le clustering est une forme de Machine Learning utilisé pour regrouper des éléments similaires en clusters.

Entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning

Le Deep Learning est une forme avancée de Machine Learning qui imite la manière dont le cerveau humain apprend via les réseaux de neurones connectés.

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