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======= Atelier T8.A04 ======= ======= Atelier T8.A04 =======
-__Porteurs__+__Porteurs :__
Laurent Risser (CNRS, ANITI/3IA & IMT) & Alexandre Boucaud (CNRS, APC) Laurent Risser (CNRS, ANITI/3IA & IMT) & Alexandre Boucaud (CNRS, APC)
-__Titre__+__Titre :__
Fondamentaux de l'apprentissage automatique avec Python et scikit-learn. Fondamentaux de l'apprentissage automatique avec Python et scikit-learn.
-__Prérequis__+__Prérequis :__
Expérience en programmation scientifique sous Python Expérience en programmation scientifique sous Python
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-__Notions abordées__+__Notions abordées :__
→ Principes de l'apprentissage supervisé (régression et classification) et non-supervisé. → Principes de l'apprentissage supervisé (régression et classification) et non-supervisé.
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→ Mise en pratique sous Python/Scikit-learn de la régression linéaire, les SVM, les K-means et l'ACP pour l'analyse de données. → Mise en pratique sous Python/Scikit-learn de la régression linéaire, les SVM, les K-means et l'ACP pour l'analyse de données.
-__Mots clés__+__Mots clés :__
machine learning, apprentissage automatique, fondamentaux, validation croisée, réduction de dimension, scikit-learn, python. machine learning, apprentissage automatique, fondamentaux, validation croisée, réduction de dimension, scikit-learn, python.
 
jdev2017/t8.a04.txt · Dernière modification: 2020/07/24 12:49 par etienne.gondet@get.obs-mip.fr
 
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