Cette première vidéo du challenge #100JoursDeML vous présente une définition simple du machine learning, les domaines d’application du machine learning ainsi que les étapes à utiliser pour construire un modèle de machine learning.
00:00 Introduction
00:32 Qu’est-ce que le machine learning ?
01:26 Domaines d’application du machine learning
04:04 Catégories d’apprentissage automatique
06:26 Les étapes de construction d’un modèle de machine learning
06:49 Étape 1 : Définition du problème
07:24 Étape 2 : Collecte des données
08:04 Étape 3 : Traitement des données
09:00 Étape 4 : Sélection des variables
09:44 Étape 5 : Entraînement des modèles
10:21 Étape 6 : Choix du meilleur modèle
10:37 Étape 7 : Validation du modèle
11:14 Étape bonus : Implémentation et tests unitaires
11:25 Conclusion
—————————————
Les Ressources pour ce challenge:
1-Cours de Machine Learning de Andrew Ng: https://www.coursera.org/learn/machin…
2- Cours sur le deeplearning: https://www.coursera.org/specializati…
3-Apprentissage par renforcement de l’Université de l’Alberta
https://www.coursera.org/specializati…
#100JoursDeML #LeCoinStat #datascience #machinelearning
—————————————
SUIVRE LeCoinStat
YouTube : https://www.youtube.com/channel/UCoin…
Instagram :https://www.instagram.com/lecoin_stat/
Facebook : https://www.facebook.com/LeCoinStat
TikTok: https://vm.tiktok.com/ZMLEgAhku/
Discord: https://discord.com/invite/RpyvkR7SfQ
source