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Deep Learning par la pratique

Une formation de deep learning afin de :

  1. Assimiler la théorie
  2. Appliquer sur des exemples concrets
  3. Etre accompagné par un mentor expérimenté
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Les modèles d'arbres de décision

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Tout ce que vous devez savoir pour maîtriser :

  1. Les arbres de décision
  2. Le Random Forest
  3. AdaBoost
  4. Le Gradient Boosting
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Les modèles linéaires (en cours de publication)

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Tout ce que vous devez savoir pour maîtriser :

  1. La régression linéaire
  2. La régression logistique
  3. Les régressions pénalisées (Lasso/Ridge/ElasticNet)
  4. Les modèles à noyaux (kernel trick)
  5. Le support vector machine (SVM)
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Le Clustering (en cours de publication)

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Tout ce que vous devez savoir pour maîtriser :

  1. Le clustering
  2. Le Hierarchical clustering
  3. Le k-means
  4. Le Gaussian Mixture
  5. Le DBSCAN
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Les K Nearest Neighbors (en cours de publication)

Gratuite

Tout ce que vous devez savoir pour maîtriser :

  1. La théorie des KNN
  2. Son application avec sklearn
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