Machine Learning Tutorial

Une alternative légère et sans démon à Docker Desktop qui rationalise la gestion des conteneurs, permettant une formation, une évaluation et un déploiement rapides des modèles d'apprentissage automatique.

Apprenez les premiers principes de l'optimisation de la politique proximale, y compris son implémentation dans PyTorch avec Gymnasium !

Apprenez à mettre en œuvre DBSCAN, comprenez ses paramètres clés et découvrez quand tirer parti de ses atouts uniques dans vos projets de science des données.

L'apprentissage automatique est complexe et souvent difficile à appréhender. En visualisant les modèles d'apprentissage automatique, vous pouvez mieux comprendre les performances du modèle et les décisions qu'il prend lorsqu'il fait des prédictions.

Maîtrisez les techniques d'extraction de caractéristiques avec des exemples pratiques en Python pour les données d'images, audio et de séries temporelles. Apprenez à transformer des données brutes en caractéristiques significatives et à surmonter les défis courants dans les applications d'apprentissage automatique.

Découvrez l'importance de la réduction de la dimensionnalité, ses techniques, et comment les appliquer à des ensembles de données d'images tout en visualisant et en comparant des données dans des espaces de moindre dimension.

Ce tutoriel a fourni une vue d'ensemble de la méthode d'ensemble bagging en apprentissage automatique, y compris son fonctionnement, sa mise en œuvre en Python, sa comparaison avec le boosting, ses avantages et ses meilleures pratiques.

Maîtrisez les fondamentaux de la reconnaissance optique de caractères (OCR) avec PyTesseract et OpenCV.

Apprenez les principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement à l'aide de l'analogie d'un chat qui apprend à utiliser un griffoir.

Voyez comment une matrice de confusion classe les prédictions du modèle en Vrais Positifs, Faux Positifs, Vrais Négatifs et Faux Négatifs. Poursuivez votre lecture pour comprendre sa structure, ses étapes de calcul et son utilisation pour le traitement des données déséquilibrées et l'analyse des erreurs.

Un tutoriel scikit-learn facile à suivre qui vous aidera à vous lancer dans l'apprentissage automatique en Python.

Apprenez à construire et à mettre en œuvre des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en Python avec le framework 2 de Tensorflow.