Vous rencontrez un problème complexe impliquant une grande quantité de données et de nombreuses variables, mais ne possédez aucune formule ou équation existante. Vous savez que le Machine Learning serait la meilleure approche, mais vous ne l'avez jamais utilisé auparavant. Vous vous interrogez sur les méthodes permettant de traiter efficacement des données désordonnées, incomplètes ou dans différents formats. Vous cherchez à identifier les connaissances nécessaires pour entraîner un algorithme et choisir le bon modèle pour vos données.

Tout cela vous semble familier mais complexe ? Ne vous découragez pas. Les essais et les erreurs sont au cœur de l’approche Machine Learning : si une approche ou un algorithme ne fonctionne pas, essayez-en simplement un autre. Un workflow intégré vous aidera à bien démarrer.

Consultez cet ebook pour parcourir le Machine Learning étape par étape, des bases jusqu’aux techniques et algorithmes les plus avancés. Dans cet ebook interactif, vous trouverez :

  • Des définitions claires des concepts clés du Machine Learning
  • Les étapes d'un workflow intégré
  • Un aperçu des principaux algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé

Version d'essai gratuite de 30 jours

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