Formation : Machine Learning avec scikit-learn

Durée2 jours
Prix 1225 €
Code coursCB053
Dates 13 au 14 février
22 au 23 juin
22 au 23 octobre
17 au 18 décembre

classe virtuelle
(cliquez sur une date pour vous inscrire)

Public:

Chefs de projet, data-scientists, souhaitant comprendre le fonctionnement de scikit-learn

Objectifs:

Mettre en oeuvre scikit-learn pour de l'apprentissage machine et l'analyse de données

Connaissances préalables nécessaires:

Connaissance de python et d'une bibliothèque de calcul telle que numpy ou pandas

Programme détaillé de la formation


( logo acroreadTéléchargez le programme) :
PrésentationHistorique
Fonctionnalités
Lien avec Numpy et Scipy
Maniulation de donnéesChargement de données
Pré-traitement de données: standardisation, transformations non linéaires, discrétisation
Génération de données
Analyse des données et classificationModèles: linéaires, quadratiques, descente de gradient
Arbres décisionnels et méthodes d'ensembles
Recherche de clusters: modélisations, algorithmes, et méthodes d'évaluation
Réseaux de neurones
Modèles d'apprentissageChargement et enregistrement
Génération de modèles
Estimation de la performance d'un modèle
Mesures de performance
Modification des hyper-paramètres
Application pratique avec les courbes d'évaluations

Pythagore-F.D.

01 55 33 52 10
pfd@pythagore-fd.fr
Calendrier
Code Cours:CB053

Contenu de la formation
Machine Learning avec scikit-learn:

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