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Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique en Python

Apprenez l'art de l'apprentissage automatique et devenez un maître de la prédiction, de la reconnaissance des formes et des débuts de l'apprentissage profond et de l'apprentissage par renforcement.
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Pythontopics.apprentissageAutomatique16 heures16,689

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Description du cursus

Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique en Python

Découvrez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et explorez comment l'apprentissage automatique change le monde. Rejoignez la révolution ML dès aujourd'hui ! Si vous êtes novice dans la discipline, c'est l'endroit idéal pour commencer. Vous couvrirez les bases de l'apprentissage automatique avec Python, en commençant par l'apprentissage supervisé avec la bibliothèque scikit-learn. Vous apprendrez également à regrouper, transformer, visualiser et extraire des informations des données à l'aide de l'apprentissage non supervisé et de Scipy. Au fur et à mesure de votre progression, vous explorerez les principes fondamentaux des réseaux neuronaux et des modèles d'apprentissage profond à l'aide de PyTorch. Vous terminerez la formation en abordant l'apprentissage par renforcement, en résolvant une myriade de problèmes au fur et à mesure ! Lorsque vous aurez terminé, vous comprendrez les concepts essentiels de l'apprentissage automatique et serez en mesure d'appliquer les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec Python.

Conditions préalables

Il n’y a pas de prérequis pour ce parcours

  • Course

    1

    Supervised Learning with scikit-learn

    Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!

  • Project

    Bonus

    Predictive Modeling for Agriculture

    Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

  • Course

    3

    Apprentissage non supervisé en Python

    Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et extraire des informations à partir d'ensembles de données non marquées en utilisant scikit-learn et scipy.

  • Course

    5

    Introduction au deep learning avec PyTorch

    Apprenez à créer votre premier réseau neuronal, à ajuster les hyperparamètres et à résoudre les problèmes de classification et de régression avec PyTorch.

Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique en Python
4 cours
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