Machine Learning
75h
1295€

Prérequis:
Maîtrise Python
Bonne connaissance en Dataviz
Compétences acquises en fin de cursus :
Prétraiter les données pour les adapter aux modèles utilisés
Évaluer un modèle à l’aide de la validation croisée et de différentes métriques
Maîtriser les algorithmes généraux de boosting et bagging
Sélectionner et optimiser un algorithme de Machine Learning
Identifier les problèmes d’apprentissage automatique non supervisés
Maîtrisez les principaux algorithmes de clustering à l’aide de la bibliothèque clé de Machine Learning, scikit-learn
Maîtriser les modèles de régression logistique, pénalisés et Elastic-Net
Connaître les principales métriques d’évaluation des modèles de régression utilisés en Machine Learning
Réduisez de manière optimale la taille d’un ensemble de données sans perdre d’informations
Identifiez visuellement les structures pour déterminer l’algorithme d’apprentissage automatique approprié.
Le plan d'études :
Machine Learning supervisé
- Classification des modèles simples et avancés
Machine Learning non supervisé
- Méthode de regroupement
- Méthode de régression
- Méthode de réduction dimensionnelle
Les prochaines dates :
Format Bootcamp
25 octobre
28 novembre
4 janvier
Format Continu
17 décembre
1 février
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