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LINKEDIN - Les fondements du machine learning 2017 WEB 720p Fr x264

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LINKEDIN - Les fondements du machine learning 2017 WEB 720p Fr x264 (Size: 614.14 MB)
  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
  99_vignette.jpg?042148 229.08 KB
  index.html 11.19 KB
  index_dossier
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  fond_page_general.png 2.11 KB
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Description



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.

tr-LINKEDIN-video-Les-fondements-du-machine-learning-2017.jpg?042148


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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