Sklearn offre de nombreux algorithmes de Machine Learning. Pour choisir le modèle adapté a votre problème, il existe des critères de sélection, comme le nombre de données dont vous disposez, la structure des données, la normalité, ainsi que le nombre de catégories.
Conseil personnel : en Machine Learning, ne travaillez qu'avec des modèles que vous comprenez réellement, et commencez toujours pas implémenter les modèles les plus simple au début d'un projet.
00:00 Introduction
01:10 Conseil #1 : Uniquement ce que vous connaissez
02:23 Conseil #2 : Le plus simple en premier
04:39 Critère #1 : La quantité de données
06:54 Critère #2 : Les données structurées / non-structurées
07:34 Critère #3 : La normalité des données
09:10 Critère #4 : Variables Quantitative / Qualitatives
11:10 Carte résumé
14:12 Carte résumé (sklearn)
16:05 En réalité... c'est différent !
Merci a BonjourMonde pour avoir réalisé la vignette de la vidéo ! :) N'hésitez pas a visiter leur chaine youtube / @bonjourmonde
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► Qui suis-je ?
Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes.
Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle.
Que vous souhaitiez changer de vie, de carrière, ou bien développer vos compétences à résoudre des problèmes, ma chaîne vous y aidera.
C’est votre tour de passer à l’action !
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