Machine Learning avec Scikit Learn

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Durée totale
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Dates et lieux de début

Bruxelles
19 fév. 2020 jusqu'au 21 fév. 2020
Bruxelles
8 avr. 2020 jusqu'au 10 avr. 2020
Bruxelles
24 juin 2020 jusqu'au 26 juin 2020
Bruxelles
9 sept. 2020 jusqu'au 11 sept. 2020

Description

L’informatique de gestion classique a atteint de nos jours ses limites en terme d’innovation. Les projets informatiques se tournent vers le Machine Learning pour être plus compétitifs et plus performants. Cette formation vous apprendre la base du Machine Learning avec la libraie Python Scikit Learn.

Public

Développeurs, Chef de projet, Data analyste

Prérequis

Python

Programme

  • L'apprentissage automatique
    • Principe
    • Enjeux
    • Applications
    • Apprentissage supervisé
    • Apprentissage non-supervisé
    • Apprentissage par renforcement
    • Classification
    • Régression
  • Traitement des données
    • Enjeux
    • Classes rares
    • Décomposition en composantes principales
    • KMeans
    • Entropie de Shannon
  • Quelques…

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Foire aux questions (FAQ)

Il n'y a pour le moment aucune question fréquente sur ce produit. Si vous avez besoin d'aide ou une question, contactez notre équipe support.

Vous n'avez pas trouvé ce que vous cherchiez ? Voir aussi : Intelligence Artificielle, Développeur / Developer, Gestion des risques / Risk management, XML/XSLT et Java.

L’informatique de gestion classique a atteint de nos jours ses limites en terme d’innovation. Les projets informatiques se tournent vers le Machine Learning pour être plus compétitifs et plus performants. Cette formation vous apprendre la base du Machine Learning avec la libraie Python Scikit Learn.

Public

Développeurs, Chef de projet, Data analyste

Prérequis

Python

Programme

  • L'apprentissage automatique
    • Principe
    • Enjeux
    • Applications
    • Apprentissage supervisé
    • Apprentissage non-supervisé
    • Apprentissage par renforcement
    • Classification
    • Régression
  • Traitement des données
    • Enjeux
    • Classes rares
    • Décomposition en composantes principales
    • KMeans
    • Entropie de Shannon
  • Quelques algorithmes par apprentissage automatique
    • Moindres carrés ordinaires
    • Algorithme de Ridge
    • SVM
    • Validations croisées
    • Random Forest
    • Introduction rapide au Deep Learning

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