Machine Learning Concepts et enjeux
Les points forts du cours vidéo :
- Compréhension structurée des fondements du Machine Learning
- Exploration appliquée de l’apprentissage supervisé avec Scikit-Learn et Keras
- Vision élargie des types d’apprentissage et enjeux contemporains
- Niveau Confirmé à Expert
- Durée 2h06
- Parution août 2021
L’objectif de cette vidéo est de vous présenter les concepts du Machine Learning pour que vous soyez en mesure de les mettre en application dans une situation concrète.
Dans un premier temps, vous vous familiariserez avec la définition de quelques termes incontournables avant d’aborder les principales raisons qui font que l’on peut avoir recours au Machine Learning.
Puis, vous découvrirez une forme de Machine Learning aujourd’hui très répandue : l’apprentissage supervisé, qui sera l’occasion d’étudier les notions d’arbre de décision et de régression. Différentes mises en pratique vous donneront des exemples d’algorithmes de Machine Learning avec Scikit-Learn et Keras.
Dans un troisième temps, vous appréhenderez les autres types de Machine Learning. Vous pourrez alors comprendre et parler d’apprentissages profond et non profond.
Pour finir, les enjeux actuels du Machine Learning seront exposés.
Caractéristiques
- Vidéo en ligne
- Ref. ENI : VT2ML
Téléchargements
- Durée totale02h06
- Qu'est-ce que le Machine Learning ?
- Apprentissage supervisé
- Théorie de l'apprentissage supervisé05:35
- Apprentissage supervisé avec de la classification06:11
- Classification avec un arbre de décision04:24
- Mise en pratique - Prédiction d'une panne avec un arbre de décision05:26
- Apprentissage supervisé avec de la régression05:11
- Régression avec une régression linéaire03:17
- Mise en pratique - Régression linéaire pour prédire le temps passé sur une tâche04:43
- D'autres formes d'apprentissage
- Apprentissage profond et non profond
- Les enjeux actuels du Machine Learning
