Apprentissage Automatique et Régression


Apprentissage Automatique et Régression

Catalogue : Big Data, Intelligence Artificielle



Objectif:

  • Maîtriser les différents types d’apprentissage automatique pour modéliser un problème. 
  • Utiliser le langage Python pour modéliser un problème de régression.

Programme :

Introduction à l'apprentissage automatique

  • Introduction
  • Les méthodes
  • Les étapes d'un projet
  • Difficultés de l'apprentissage automatique
  • Problématique des données manquantes

 Un Projet de Machine Learning

  • Préparer les données et comprendre le problème
  • Examiner la structure des données
  • Visualiser les données
  • Nettoyer les données
  • Gérer les variables qualitatives
  • Définir une mesure de performance
  • Sélectionner et entraîner un modèle
  • Régler avec précision le modèle

Technique de régression

  • Introduction
  • Régression linéaire
  • Algorithme de la Descente de Gradient
  • Régression polynomiale
  • Évaluation de la qualité de la régression
  • Régression linéaire avec scikit-learn

Applications

Fiche de la formation



 Cible :

SUR MESURE


 Prérequis :

SUR MESURE


 Durée : 3 jours

 Type : Stage pratique


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