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Plan du cours
- Introduction au ML L'apprentissage automatique dans le cadre de l'intelligence artificielle Types de ML Algorithmes ML Défis et utilisation potentielle du ML Surajustement et compromis biais-variance dans le ML Techniques d'apprentissage automatique Le flux de travail d'apprentissage automatique Apprentissage supervisé - Classification, régression Apprentissage non supervisé - Clustering, Détection d'anomalies Apprentissage semi-supervisé et Reinforcement Learning Prise en compte du prétraitement des données d'apprentissage automatique Préparation et transformation des données Ingénierie des fonctionnalités Mise à l'échelle des fonctionnalités Réduction de la dimensionnalité et sélection des variables Visualisation des données Analyse exploratoire Études de cas Ingénierie avancée des fonctionnalités et impact sur les résultats de la régression linéaire pour la prédiction Analyse des séries chronologiques et Prévision du volume mensuel des ventes - méthodes de base, désaisonnalisation, régression, lissage exponentiel, ARIMA, réseaux neuronaux Analyse du panier de marché et exploration des règles d'association Analyse de segmentation à l'aide de cartes de regroupement et d'auto-organisation Classification du client susceptible de faire défaut à l'aide de la régression logistique, décision arbres, xgboost, svm
Pré requis
Connaissance et prise de conscience des Machine Learning fondamentaux
14 Heures
Nos clients témoignent (2)
l'écosystème ML comprend non seulement MLFlow mais aussi Optuna, hyperops, docker et docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Formation - MLflow
Traduction automatique
J'ai apprécié de participer à la formation Kubeflow, qui s'est déroulée en ligne. Cette formation m'a permis de consolider mes connaissances sur les services AWS, K8s et tous les outils DevOps associés à Kubeflow, qui sont les bases nécessaires pour aborder correctement le sujet. Je tiens à remercier Malawski Marcin pour sa patience et son professionnalisme dans la formation et ses conseils sur les meilleures pratiques. Malawskiaborde le sujet sous différents angles, avec divers outils de déploiement Ansible, EKS kubectl, Terraform. Maintenant, je suis définitivement convaincu que je m'oriente vers le bon domaine d'application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Formation - Kubeflow
Traduction automatique
