| 01_contenu | |||
| 01. Introduction | |||
| 01. Bienvenue dans « Les fondements du machine learning ».mp4 | 13.29 MB | ||
| 02. S'initier au machine learning | |||
| 01. Découvrir le machine learning.mp4 | 11.85 MB | ||
| 02. Connaître les groupes de machine learning.mp4 | 20.43 MB | ||
| 03. Comprendre les besoins.mp4 | 12.87 MB | ||
| 04. Appréhender le cycle de vie du machine learning.mp4 | 10.08 MB | ||
| 05. Identifier les biais cognitifs humains.mp4 | 39.23 MB | ||
| 03. Apprendre la classification du machine learning | |||
| 01. S'initier à la théorie du Naive Bayes.mp4 | 20.26 MB | ||
| 02. Comprendre la régression logistique binomiale.mp4 | 31.89 MB | ||
| 03. Appréhender la théorie k-NN.mp4 | 19.91 MB | ||
| 04. Aborder les arbres de classification.mp4 | 23.01 MB | ||
| 05. Connaître les forêts d'arbres de décision.mp4 | 9.52 MB | ||
| 06. Découvrir le support vector machine.mp4 | 11.84 MB | ||
| 04. Aborder le concept de régression | |||
| 01. Définir la régression.mp4 | 7.14 MB | ||
| 02. Comprendre la régression linéaire univariée.mp4 | 35.63 MB | ||
| 03. Assimiler la régression linéaire multivariée.mp4 | 29.55 MB | ||
| 04. Appréhender la régression linéaire polynomiale.mp4 | 13.05 MB | ||
| 05. Se familiariser avec les régressions régularisées.mp4 | 25.62 MB | ||
| 05. Appréhender le clustering | |||
| 01. Définir le clustering.mp4 | 14.96 MB | ||
| 02. Découvrir la méthode k-means.mp4 | 22.85 MB | ||
| 03. Aborder le clustering hiérarchique.mp4 | 24.48 MB | ||
| 06. Connaître les règles d'association | |||
| 01. Définir les règles d'association.mp4 | 13.32 MB | ||
| 02. S'initier à la méthode A priori.mp4 | 26.39 MB | ||
| 03. Évaluer les règles d'association candidates.mp4 | 17.41 MB | ||
| 07. Comprendre la réduction dimensionnelle | |||
| 01. Définir la réduction dimensionnelle.mp4 | 19.17 MB | ||
| 02. Utiliser les méthodes de sélection de variables.mp4 | 15.05 MB | ||
| 03. Tirer parti de la méthode ACP.mp4 | 18.29 MB | ||
| 04. Assimiler la méthode ADL.mp4 | 9.32 MB | ||
| 08. Découvrir d'autres classes d'algorithmes | |||
| 01. S'initier à l'ensemble learning.mp4 | 16.91 MB | ||
| 02. Comprendre le reinforcement learning.mp4 | 13.34 MB | ||
| 03. Analyser avec le text mining et le text learning.mp4 | 9.51 MB | ||
| 04. Appréhender les réseaux de neurones.mp4 | 13.51 MB | ||
| 05. Découvrir les architectures de réseaux de neurones.mp4 | 22.78 MB | ||
| 09. Tester et valider les algorithmes | |||
| 01. Mener la validation des algorithmes.mp4 | 10.97 MB | ||
| 10. Conclusion | |||
| 01. Conclure sur le machine learning.mp4 | 10.15 MB | ||
| 99_configuration.txt | 3.33 KB | ||
| 99_transcription.docx | 94.04 KB | ||
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LINKEDIN - Les fondements du machine learning 2017 WEB 720p Fr x264
Si vous vous intéressez à la data science et, plus particulièrement, au machine learning, plongez-vous dans cette formation menée de main de maître par Vincent Isoz. Partez à la découverte des concepts, des méthodes, des outils et du vocabulaire propres à l'apprentissage automatique des algorithmes, déjà profondément implanté et impliqué dans notre vie et notre quotidien. Vous aborderez les apprentissages supervisés, non supervisés, par ensembles et par renforcement. Vous verrez également des cas concrets de classification naïve bayésienne, de règles d'association et d'exploitation de k-moyennes, avant de voir de quelle manière ces algorithmes sont testés et validés. À la fin de cette formation, vous connaîtrez les bases et vous aurez compris le but du machine learning.
Informations
Parution : 2017
Editeur : Linkedin
Formateur: Vincent Isoz
Nombre de vidéos: 34
Durée : 3h 06min
Qualité : WEB-DL 720p
Format : MP4
Codec vidéo: AVC 300 kb/s variable
Codec audio: AAC LC 2.0160 kb/s
Code source: OUI
NB Fichiers: 41
Poids Total : 614 Mo
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