Le Machine Learning

Construisez des modèles prédictifs grâce aux algorithmes de Machine Learning

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.
14h01 169 chap
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1044 élèves
Le Machine Learning
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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.
Accessible à tous (débutant comme avancé)

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Rod Paris

Votre expert Pro

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. en apprendre plus sur Rod Paris
Rod Paris est suivi par 11 170 élèves et a reçu la note globale de 4,6/5 sur 6 cours
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Vos avis sur ce cours

4,7/5
✭✭✭✭☆
sur 36 notes
Excellent ! formation bien détaillée et expliquée, sujet très intéressant
✭✭✭✭✭
Vanessa M.
Très bien ! Bon cours.
✭✭✭✭☆
Ryphal M.
Très bien ! Sujet intéressant, nombreux exemples.
✭✭✭✭☆
David C.

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