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LINKEDIN - Machine Learning - Les algorithmes d'apprentissage 2019 WEB 720p Fr x264

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LINKEDIN - Machine Learning - Les algorithmes d'apprentissage 2019 WEB 720p Fr x264 (Size: 1.07 GB)
  01_contenu
  01. Introduction
  01. Bienvenue dans « Machine learning Les algorithmes d'apprenti.mp4 7.8 MB
  02. Découvrir l'intelligence artificielle et le machine learning
  01. Définir l'IA en quelques mots.mp4 39.55 MB
  02. Apprendre pour une machine.mp4 50.64 MB
  03. Comprendre quelques exemples.mp4 34.77 MB
  03. Recueillir et mettre en forme les données
  01. Définir les données pour le machine learning.mp4 65.04 MB
  02. Prétraiter et transformer les données.mp4 61.36 MB
  03. Appréhender les grandes dimensions.mp4 34.79 MB
  04. Découvrir quatre modèles du machine learning
  01. S'initier à la méthode Naïve Bayes.mp4 55.37 MB
  02. Aborder la méthode des k plus proches voisins.mp4 34.79 MB
  03. Définir les arbres de décision.mp4 49.84 MB
  04. Utiliser les forêts aléatoires.mp4 39.41 MB
  05. Étudier les raisons de ces quatre modèles.mp4 44.15 MB
  05. Comprendre les réseaux de neurones et l'apprentissage profond
  01. Découvrir les réseaux de neurones.mp4 24.24 MB
  02. Définir le perceptron.mp4 29.42 MB
  03. Aborder les réseaux de neurones multicouches.mp4 51.87 MB
  04. Utiliser les réseaux de neurones récurrents.mp4 41.5 MB
  05. Comprendre les réseaux de neurones convolutifs.mp4 23.85 MB
  06. Apprendre un modèle sur des données
  01. Sur-apprendre et sous-apprendre.mp4 46.9 MB
  02. Mesurer la qualité d'un modèle.mp4 55.78 MB
  03. Valider et tester un modèle.mp4 54.45 MB
  04. Apprendre un modèle sur des données temporelles.mp4 27.04 MB
  05. Découvrir le bootstrap.mp4 31.82 MB
  06. Régler les hyperparamètres.mp4 58.62 MB
  07. Comprendre les méthodes ensemblistes.mp4 25.23 MB
  07. Mettre en oeuvre des méthodes
  01. Découvrir et visualiser les données Iris.mp4 20.15 MB
  02. Apprendre des modèles de machine learning sur les données Ir.mp4 22.57 MB
  03. Transformer des données catégorielles.mp4 16.79 MB
  04. Gérer des données déséquilibrées.mp4 30.71 MB
  08. Conclusion
  01. Conclure ce cours sur le machine learning.mp4 13.91 MB
  99_code_source
  Chapitre 6
  FR_2418_06_01.ipynb 5.47 KB
  FR_2418_06_02.ipynb 6.51 KB
  seismic-bumps.csv 127.17 KB
  99_configuration.txt 2.89 KB
  99_transcription.docx 72.16 KB
  99_vignette.jpg?042148 204.29 KB
  02_code_source
  Chapitre 6
  FR_2418_06_01.ipynb 5.47 KB
  FR_2418_06_02.ipynb 6.51 KB
  seismic-bumps.csv 127.17 KB
  index.html 10.04 KB
  index_dossier
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  fond_page_general.png 2.11 KB
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Description



LINKEDIN - Machine Learning - Les algorithmes d'apprentissage 2019 WEB 720p Fr x264



Le machine learning est une technique extrêmement performante permettant de réaliser des tâches cognitives diverses. Il permet de reconnaître des objets dans des images, de traduire automatiquement des textes, de jouer aux échecs ou au go, et plus généralement, de classer des observations à partir d'exemples. Cette mise en œuvre nécessite de maîtriser un ensemble de concepts. À travers ce cours, Céline Robardet vous présente les modèles de machine learning, les techniques pour les apprendre à partir de données, ainsi que leur utilisation sur un exemple concret, programmé en Python et utilisant la librairie scikit-learn.

tr-LINKEDIN-video-Machine-Learning-Les-algorithmes-d-apprentissage-2019.jpg?042148


Informations

Parution : 2019
Editeur : Linkedin
Formateur:  Céline Robardet
Nombre de vidéos: 29
Durée : 2h 27min
Langue : Fr

Qualité : WEB-DL 720p
Format : MP4
Codec vidéo: AVC ~800 kb/s variable
Codec audio: AAC LC 2.0 160 kb/s

Code source: OUI

NB Fichiers: 42
Poids Total : 1.07 Go

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