Apprentissage automatique supervisé en Python

Actualisé 01/2025

Maîtrisez les techniques d'apprentissage automatique supervisé les plus populaires pour commencer à faire des prédictions avec des données étiquetées.

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Apprentissage automatique supervisé en Python

Maîtrisez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique supervisé et découvrez comment faire des prédictions à partir de données étiquetées. Rejoignez la révolution ML dès aujourd'hui ! Si vous débutez dans l'apprentissage automatique ou si vous souhaitez vous spécialiser dans l'apprentissage automatique supervisé, c'est l'endroit idéal pour commencer.Vous commencerez par découvrir et mettre en œuvre les principaux modèles d'apprentissage supervisé, tels que les K-voisins les plus proches (KNN), la régression logistique, la régression linéaire, les machines à vecteurs de support (SVM) et les modèles arborescents avec la célèbre bibliothèque scikit-learn.Vous découvrirez également comment utiliser des algorithmes de pointe tels que XGBoost pour améliorer efficacement les performances de modélisation sur des ensembles de données tabulaires.Pour tirer le meilleur parti de vos modèles, vous découvrirez les différentes techniques de réglage des hyperparamètres et vous apprendrez à choisir celle qui convient le mieux à votre cas d'utilisation.Vous terminerez la formation en rassemblant vos connaissances sur ces divers modèles pour vous familiariser avec l'apprentissage d'ensemble, qui consiste à combiner différents modèles afin d'améliorer les performances et de résoudre des problèmes plus complexes.À l'issue de cette formation, vous maîtriserez les concepts essentiels de l'apprentissage automatique supervisé et serez en mesure de les appliquer en Python.

Conditions préalables

Il n’y a pas de prérequis pour ce parcours

Course
1
Apprentissage supervisé avec scikit-learn
"Développez vos compétences en apprentissage automatique avec scikit-learn en Python. Faites des prédictions!"
Project
Bonus
Predictive Modeling for Agriculture
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
3
Classifieurs linéaires en Python
Dans ce cours, vous apprendrez les détails des classificateurs linéaires tels que la régression logistique et les SVM.
Course
4
Machine learning avec des modèles arborescents en Python
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser des modèles basés sur des arbres et des ensembles pour la régression et la classification en utilisant scikit-learn.
Project
Bonus
Predicting Movie Rental Durations
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
6
Extreme Gradient Boosting avec XGBoost
Course
7
Optimisation des hyperparamètres en Python
Découvrez les techniques d'optimisation automatique des hyperparamètres en Python, notamment Grid, Random et Informed Search.
Course
8
Méthodes d’ensemble en Python

Apprentissage automatique supervisé en Python

6 Cours

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