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Si vous cherchez à débuter votre carrière dans apprentissage automatique alors c’est le cours pour vous.
Ceci est un cours conçu de telle manière que vous apprendrez tous les concepts du machine learning du niveau de base au niveau avancé.
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Ce cours comprend 5 parties comme indiqué ci-dessous:
- Introduction à l’apprentissage automatique et à la manipulation des données
- Modèles linéaires, arbres et prétraitement
- Évaluation du modèle, sélection des fonctionnalités et pipeline
- Bayes, voisins les plus proches et regroupement
- SVM, Anomalies, classes déséquilibrées, méthodes d’ensemble
Pour le code expliqué dans chaque conférence, vous pouvez trouver un lien GitHub dans la section ressources.
À qui s’adresse ce cours de Machine Learning:
- Débutants souhaitant devenir data scientist
- Les développeurs de logiciels qui souhaitent apprendre le machine learning à partir de zéro
- Développeurs Python intéressés par l’apprentissage automatique
- Professionnels souhaitant débuter leur carrière dans le Machine Leaning
QUE APPRENDREZ-VOUS DANS CE COURS:
- Apprenez à utiliser NumPy pour effectuer des calculs mathématiques rapides
- Apprenez ce qu’est l’apprentissage automatique et la manipulation des données
- Apprenez à utiliser scikit-learn pour le prétraitement des données
- Apprenez différentes techniques de sélection de modèles et de sélections de fonctionnalités
- En savoir plus sur l’analyse de cluster et la détection d’anomalies
- En savoir plus sur les SVM pour la classification, la régression et la détection des valeurs aberrantes.
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