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Notre expert

Rod Paris

Détails du cours

  • 14h01

  • 170 chapitres

  • 4.6 (45 avis)

  • 1454 apprenants

  • Tous niveaux

  • 169 vidéos

  • 36 annexes

  • 1 fiche cours

  • Certificat

Au programme de ce cours en ligne

Cette formation explique pas à pas les notions compliquées de Machine Learning pour les rendre accessible au plus grand nombre. Apprenez étape par étape les mécanismes des algorithmes des k Nearest Neighbors (k plus proches voisins), de la régression linéaire, de la régression logistique et de l’algorithme des k-mean clustering. Vous apprendrez à évaluer la qualité et précision de ces modèles via des métriques d’erreur. La validation croisée et l’optimisation d’hyper paramètres n’auront plus de secrets pour vous. À la fin de cette formation, vous aurez toutes les bases pour comprendre et construire vos propres modèles de Machine Learning plus poussés.

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Notre expert

Rod Paris

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  • 17 501 apprenants

  • 8 cours

Rod a déjà accompagné plus de 9000 étudiants sur ses formations. Entrepreneur, Data Scientist, Développeur Web et Formateur passionné de Cloud, Big Data et d’Intelligence Artificielle, il écrit aussi de nombreux articles sur le blog Mon Coach Data. Sa mission consiste à vous inspirer à créer quelque chose qui ait du sens pour vous, car c’est en étant passionné que l’on réussit le mieux. Il propose aujourd’hui des formations sur Python, SQL, la Data Science, le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle. Il a hâte de vous retrouver dans ses cours et de vous transmettre ses passions.
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Avis des apprenants sur ce cours

4,6 sur 5
45 avis
RC
Romain C.
Très bien !
Beaucoup aimé ce cours qui m'a énormément appris dans le domaine du machine Learning après ma formation sur python et qui va grandement m'être utile
il y a 13 jours
DF
Derrick F.
Très bien !
spécialement les projets
il y a 2 mois
DB
Daniel B.
Très bien !
il y a 3 mois

Pourquoi suivre ce cours ?

Vous souhaitez construire vos propres modèles prédictifs avec des algorithmes de Machine Learning ? Ce cours de Machine Learning vous permettra de comprendre comment construire des modèles prédictifs, comment mesurer leurs performances et comment les améliorer.