Vous êtes confronté à un problème complexe impliquant une grande quantité de données et beaucoup de variables. Vous savez que le Machine Learning est la meilleure approche, mais vous ne l'avez jamais utilisé auparavant. Comment gérer des données qui sont désordonnées, incomplètes ou dans une variété de formats ? Comment choisir le bon modèle pour vos données ?

Vous ne savez pas par où commencer ? Ne vous découragez pas. Un environnement de travail systématique vous aidera à démarrer en douceur.

Téléchargez l’eBook pour avancer étape par étape depuis les fondamentaux jusqu’aux techniques et aux algorithmes les plus avancés.

Section 1 : Introduction au Machine Learning

Apprenez les bases du Machine Learning, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, le choix du bon algorithme et des exemples pratiques.

Section 2 : Commencez avec le Machine Learning

Parcourez l’environnement de travail pour le Machine Learning à l'aide d'une application de surveillance de la santé donnée en exemple. Cette section couvre l'accès et le chargement des données, le prétraitement des données, la détermination des caractéristiques ainsi que l’apprentissage et la définition des modèles.

Section 3 : L’apprentissage non supervisé

Comparez plusieurs algorithmes de clustering et découvrez des techniques de réduction de dimensionnalité pour améliorer les performances du modèle.

Section 4 : L’apprentissage supervisé

Explorez les algorithmes de classification et de régression et découvrez les techniques d'amélioration du modèle, y compris la sélection et la transformation des caractéristiques et l'optimisation des hyper-paramètres.