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Présentation du cours
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Présentation du machine learning
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Apprentissage supervisé: régression linéaire
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Travaux dirigés 1
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Sur-apprentissage et régularisation
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Travaux dirigés 2
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Sélection de modèle et évaluation
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Optimisation d’hyperparamètres
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Travaux dirigés 3
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Apprentissage supervisé: classification
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Travaux dirigés 4
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Réduction de dimension
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Apprentissage supervisé: méthodes à noyaux
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Travaux dirigés 5
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Apprentissage non-supervisé: clustering
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Travaux dirigés 6
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Projet guidé
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Projets non-guidés
3 - Pipeline d'apprentissage automatique
Pourquoi créer un pipeline ?
- Réutilisable entre projets
- Tester de nouvelles idées (composants facilement)
- Réduire les bugs/erreurs
- Prévient les fuites de données
Veuillez cliquer sur le lien ci-dessous pour accéder à l'introduction sur les Pipelines de scikit-learn:
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