Transformation Numérique Partie II - Atelier d'Application de Machine Learning en Python

Ce cours introduit les étudiants au domaine de l'apprentissage automatique de manière progressive. Il utilise des modules Python tels que Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas et Scikit-learn pour suivre un flux de travail d'analyse de données courant (cinq étapes de compréhension des données, préparation, modélisation, évaluation et interprétation) à travers des cas pratiques impliquant l'exploration de données textuelles et d'images. Le cours couvre divers types d'apprentissage automatique, y compris des techniques telles que l'exploration de motifs fréquents, le clustering, la régression et la classification, tout en utilisant différemment différents modèles pour atteindre les objectifs de la modélisation prédictive en apprentissage automatique.