Formation Machine Learning avec Scikit-Learn

Domaine : Data Science – Deep learning

DURÉE
2 jour(s)

OBJECTIFS

Mettre en oeuvre Scikit-Learn pour de l'apprentissage machine et l'analyse de données.

Pré-requis

Connaissance de python et d'une bibliothèque de calcul telle que Numpy ou Pandas.

Participants

Chef de projets, data-scientist souhaitant comprendre le fonctionnement de Scikit-Learn.

coût

Formation en cours collectif

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LIEUx de formation

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PROGRAMME DE FORMATION
Machine Learning avec Scikit-Learn

PrÃ©sentation

Historique
FonctionnalitÃ©s
Lien avec Numpy et Scipy

Manipulation de donnÃ©es

Chargement de donnÃ©es
PrÃ©-traitement de donnÃ©es (Standardisation, Transformations non linÃ©aires, DiscrÃ©tisation)
GÃ©nÃ©ration de donnÃ©es

Analyse des donnÃ©es et classification

ModÃ¨les (LinÃ©aires, Quadratiques, Descente de gradient)
Arbres dÃ©cisionnels et mÃ©thodes d'ensembles
Recherche de clusters (ModÃ©lisations, Algorithmes, MÃ©thodes d'Ã©valuation)
RÃ©seaux de neurones

ModÃ¨les d'apprentissage

Chargement et enregistrement
GÃ©nÃ©ration de modÃ¨les
Estimation de la performance d'un modÃ¨le
Mesures de performance
Modification des hyper-paramÃ¨tres
Applicatin pratique avec les courbes d'Ã©valuations

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