Ce tutoriel Python Machine Learning en français vous enseigne les techniques d'Ensemble Learning : Bagging Boosting et Stacking, qui permettent de développer les modèles de machine learning les plus puissants au monde, comme l'algorithme de Random Forest.
Tout repose sur le concept : The Wisdom of the Crowd. Les modèles de machine learning réunis ensemble sont plus forts qu'un modèle de machine learning tout seul.
Pour ca, il faut que les modèles soient un minimum compétents et suffisamment diversifiés.
Le Bagging (et la random forest) permet d'obtenir des ensemble de modèles diversifiés en entraînant chaque modèle sur une portion aléatoire des données (en échantillonnant le dataset avec le Bootstrapping)
Le Boosting permet quant à lui de construire des modèles les uns après les autres, en demandant à chaque modèle de corriger les erreurs de son prédécesseur. (Adaboost et GradientBoosting sont des exemples d'algorithmes)
Le Stacking permet d’entraîner un modèle de machine learning a reconnaître qui a tort et qui a raison dans un ensemble de modèles, ce qui améliore encore plus la performance générale !
0:00 : Intro
00:36 : The Wisdom of the Crowd
05:02 : Bagging
06:31 : Boosting
08:14 : Stacking
09:00 : Sklearn
22:00 : Projet final !
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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.
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