Ce cours offre une introduction pratique et approfondie à l'apprentissage automatique à l'aide de Python, couvrant les concepts de base des méthodes supervisées, non supervisées et semi-supervisées.

Grâce à des exercices pratiques, vous maîtriserez des algorithmes clés tels que les arbres de décision et les forêts aléatoires pour la classification, les modèles de régression pour la prédiction, et le clustering K-moyennes pour découvrir des modèles dans les données non étiquetées. Vous apprendrez également à mettre en œuvre des techniques de renforcement de modèle pour améliorer la précision et appliquer des stratégies pour exploiter efficacement les données non étiquetées afin d'améliorer les performances. Ce cours est conçu pour les apprenants ayant des bases en Python et des statistiques de base, ce qui le rend idéal pour les scientifiques de données en herbe, les praticiens de l'apprentissage automatique et les développeurs Python qui cherchent à approfondir leurs compétences. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : - Expliquer et mettre en œuvre des arbres de décision et des forêts aléatoires en tant qu'algorithmes de classification - Définir et différencier les différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique. - Analyser le fonctionnement de la régression pour les tâches prédictives - Appliquer le clustering K-moyennes pour explorer et découvrir des modèles dans les données non étiquetées - Utiliser les données non étiquetées pour améliorer l'entraînement du modèle - Manipuler les algorithmes de boosting pour atteindre une plus grande précision du modèle. Équipez-vous d'outils pratiques et de techniques avancées pour apporter de la puissance prédictive à vos projets. Inscrivez-vous maintenant et faites avancer votre voyage dans l'IA !