Machine Learning avec Python - de Zéro à Réseaux de Neurones

Apprenez le machine learning par la pratique en partant de Zéro. Maîtrisez le datascience appliqué au machine learning.

4.15 (128 reviews)
Udemy
platform
Français
language
Data Science
category
803
students
10 hours
content
Oct 2023
last update
$64.99
regular price

What you will learn

Maîtriser les concepts de base du Machine Learning

Travailler sur 4+ Datasets réels

Apprendre les bases du datascience

Utiliser Jupyter Notebook

Comprendre la régression linéaire

Comprendre la classification

Comprendre les réseaux de neurones

Implémenter des algorithmes de Machine Learning

Description

Apprenez le Machine Learning de manière pratique et développez votre premier réseaux de neurones!

Cette formation est l'une des formations la plus élaborée sur Udemy qui va vous permettre d'apprendre le Machine Learning très facilement! Le machine learning a gagné en popularité ces 5 dernières années et permet de développer des applications qui n'étaient pas possible au préalable. Que vous soyez débutant, ou que vous souhaitez vous perfectionner  en machine learning, Cette formation va vous permettre d'acquérir les concepts fondamentaux qui vont vous permettre de développez des algorithmes de machine learning.

Nous allons commencer à apprendre les concepts de base qui vont vous permettre de bien débuter avec le machine learning.

Vous serez capable de comprendre le fonctionnement et l'implémentation d'algorithmes de machine learning à partir de zéro mais aussi avec la librairie scikit-learn.

La meilleure manière d'apprendre est par la pratique! Vous allez trouver dans cette formation plusieurs projets pratiques pour complémenter votre apprentissage.

Avec cette formation, vous aurez accès à 80+ vidéos sur le machine learning, le code source de chaque concept abordé et des projets utilisant des datasets réels.


Nous allons couvrir des concepts comme:

  • Installation des outils nécéssaires

  • Initiation au datascience

  • La régression linéaire simple

  • La régression linéaire multiple

  • Evaluation de modèles de régression

  • La régression logistique

  • Les réseaux de neurones

  • Evaluation des modèles de classification

  • Travailler sur 4+ datasets réels

  • et bien d'autres

Ces concepts vous seront présentés de manière simple et concise. Vous aurez des bases solides pour par la suite vous perfectionner et aller encore plus loin vers des domaines comme le deep learning (apprentissage profond).

Inscrivez-vous aujourdhui et découvrez les merveilles du Machine Learning en développant des compétences solides de manière pratique et amusante.

Content

Bienvenue

Introduction au machine learning
Prérequis (Important)
Structure de la formation

Installation

Installation d'anaconda
Installation des modules: Interface graphique
Installation des modules: Invité de commandes

Initiation au Datascience

Initiation au Datascience
Initiation à Jupyter Notebook
Initiation à Numpy - partie 1
Initiation à Numpy - partie 2
Initiation à Matplotlib
Initiation à Pandas

Le dataset

Présentation
Télechargement et traitement
Site de téléchargement du dataset
Visualisation
Analyse des caractéristiques

Projet: Datascience

Présentation
Site de téléchargement du dataset
Implémentation: Partie 1
Implémentation: Partie 2
Implémentation: Partie 3

### Partie 1: Régression

Introduction

Régression linéaire simple

Le dataset
Équation de droite
Implémentation: équation de droite
Droite optimale
Démonstration solution optimale
Coéfficients optimaux
Implémentation : coéfficients coéfficients - Partie 1
Implémentation : coéfficients coéfficients - Partie 2
Comprendre la solution
Implémentation scikit-learn

Régression linéaire multiple

De régression linéaire simple à multiple
Équation
Implémentation: équation
Visualisation
Présentation du dataset
Site de téléchargement du dataset
Exploration - Partie 1
Exploration - Partie 2
Implémentation: modèle prédictif
Implémentation: scikit-learn

Évaluation des performances

Évaluation des performances
RMSE
R_squared
Dataset d'entraînement et de test
Évaluation des performances

### Partie 2: Classification

Introduction

Régression logistique

Régression logistique vs régression linéaire
Rappel sur les probabilités
La fonction logistique (sigmoïde)
Implémentation: sigmoïde
Le modèle prédictif
Implémentation: modèle prédictif
Présentation du dataset
Telechargement du dataset
Implémentation: scikit-learn
Limite de décision
Implémentation: limite de décision

Les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones artificiels
Le perceptron
Fonctions d'activation
Architecture des réseaux de neurones
Modèle mathématique
Implémentation: modèle prédictif
Présentation du dataset
Apprentissage: Intuition
Taux d'apprentissage
Interface taux d'apprentissage
Implémentation: scikit-learn
Limite de décision
Sous-apprentissage et sur-apprentissage

Évaluation des performances

La justesse
Matrice de confusion
Dataset de validation

Projet: Réseaux de neuronnes

Présentation
Le dataset: Scikit-learn
Le dataset: Tensorflow
Le dataset - Tensorflow transformation
Exploration des données
Solution
Implémentation

Bonus

Bonus & Coupons

Screenshots

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Reviews

Meye
August 15, 2023
j'aurais bien aimé avoir une leçon sur la régression linéaire sur les équations de degré 2 et plus. sinon dans l'ensemble je suis satisfait.
Bokossa
July 10, 2023
Très bon, ça m'a permis d'apprendre et de bien comprendre certains termes en machine learning et leur importance.
Salma
March 7, 2023
Je viens de commencer le cour. Je l'ai beaucoup apprécié car les explications du formateur sont très claires et pédagogiques. Il est excellent.
Leslie
August 1, 2022
enfin un cours sur le machine learning qui sait par ou commencer ! excellente introduction dans ce monde de ouf, je tiens juste à rassurer ceux qui comme moi ont quelques lacunes en maths, rien d'inaccessible, c'est même surprenant et assez enthousiasmant ! venez avec votre niveau, vous aurez le temps de vous entrainer une fois les concepts découverts !
Pelmansion
July 15, 2022
J'ai pas encore terminer le cours, mais en me basant sur ce que j'ai déjà fait ce cours est vraiment excellent.
Christopher
August 14, 2021
Comme pour la formation "Python & Django - Formation Développeur Web Full Stack", la formation est complète, de bonne qualité et évolutive. Merci ****
Dominique
April 29, 2021
Je suis parfaitement ému par la pédagogie. Les cours de Mr Maxime sont très compréhensibles et suscite l'envie d'apprendre. Ce cours doit être suivi par aussi bien les professionnels que les débutants. Un 5 étoile ne suffit pas. Bref je le recommande à tous
Farid
December 28, 2020
En tant que professeur à l’université et professeur de maths et machine learning je juge que ce cours est un très bon cours.

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6/20/2020
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8/2/2020
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