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Machine Learning avec Scikit-Learn Mise en oeuvre et cas concrets ['Géron, Aurélien']

Par : Contributeur(s) : Type de matériel : TexteTexteÉditeur : Dunod 2019Description : pType de contenu :
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ISBN :
  • 9782100790654
Sujet(s) :
Ressources en ligne : Abrégé : L’apprentissage automatique (Machine Learning) est aujourd’hui  en pleine  explosion. Mais de quoi s’agit-il exactement, et  comment pouvez-vous le mettre en oeuvre dans vos propres  projets ? L’objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux  du Machine Learning et de vous apprendre à maîtriser  les outils qui vous permettront de créer vous-même des  systèmes capables d’apprentissage automatique.Vous apprendrez ainsi à utiliser Scikit-Learn, un outil open source  très simple et néanmoins très puissant que vous pourrez mettre  en oeuvre dans vos systèmes en production.• Apprendre les bases du Machine Learning en suivant pas à pas  toutes les étapes d’un projet utilisant Scikit-Learn et pandas.• Ouvrir les boîtes noires pour comprendre comment fonctionnent  les algorithmes.• Explorer plusieurs modèles d’entraînement, notamment les  machines à vecteur de support (SVM).• Comprendre le modèle des arbres de décision et celui des forêts  aléatoires, et exploiter la puissance des méthodes ensemblistes.• Exploiter des techniques d’apprentissage non supervisées  telles que la réduction de dimensionnalité, la classification et la  détection d’anomalies.
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L’apprentissage automatique (Machine Learning) est aujourd’hui  en pleine  explosion. Mais de quoi s’agit-il exactement, et  comment pouvez-vous le mettre en oeuvre dans vos propres  projets ? L’objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux  du Machine Learning et de vous apprendre à maîtriser  les outils qui vous permettront de créer vous-même des  systèmes capables d’apprentissage automatique.Vous apprendrez ainsi à utiliser Scikit-Learn, un outil open source  très simple et néanmoins très puissant que vous pourrez mettre  en oeuvre dans vos systèmes en production.• Apprendre les bases du Machine Learning en suivant pas à pas  toutes les étapes d’un projet utilisant Scikit-Learn et pandas.• Ouvrir les boîtes noires pour comprendre comment fonctionnent  les algorithmes.• Explorer plusieurs modèles d’entraînement, notamment les  machines à vecteur de support (SVM).• Comprendre le modèle des arbres de décision et celui des forêts  aléatoires, et exploiter la puissance des méthodes ensemblistes.• Exploiter des techniques d’apprentissage non supervisées  telles que la réduction de dimensionnalité, la classification et la  détection d’anomalies.

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