Machine learning in Python with scikit-learn

Aperçu

La modélisation prédictive est un pilier de la science des données moderne. Dans ce domaine, scikit-learn est un outil central : il est facilement accessible et pourtant puissant, et il s'intègre dans un écosystème plus large d'outils de science des données basés sur le langage de programmation Python.

Ce cours est une introduction approfondie à la modélisation prédictive avec scikit-learn. Des leçons progressives et didactiques vous donneront les outils fondamentaux et les approches de l'apprentissage automatique, et constitue ainsi une étape vers des défis plus avancés en intelligence artificielle, fouille de texte ou science des données.

Le cours couvre les outils logiciels pour construire et évaluer des pipelines prédictifs, ainsi que les concepts et intuitions statistiques associés. Ce n'est pas qu'un livre de recettes : il vous apprendra à comprendre et à être critique à chaque étape, du choix des modèles à leur interprétation.

La formation sera essentiellement pratique, en se concentrant sur des exemples d'applications avec du code exécuté par les participants.

Le MOOC est gratuit, tous les matériaux de cours sont disponibles à : https://inria.github.io/scikit-learn-mooc/

Les auteurs du cours sont des développeurs principaux de scikit-learn, ils seront vos guides tout au long de la formation !

Fournisseur : France Université Numérique

Catégories : Cours Python, Cours d'apprentissage automatique, Cours scikit-learn, Cours de réglage d'hyperparamètres

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