Ce tutoriel vous montre une démarche efficace pour développer de bons modeles de machine learning :
1) Entrainer et évaluer une liste de modeles avec les reglages de base
2) Retenir les 2-3 modeles avec le meilleur score de test, en privilégiant les situations de non-overfitting
3) Optimiser les hyper-parametres de ces modeles avec un tour GridSearchCV, puis un tour RandomizedSearchCV
4) régler un threshold pour obtenir le recall ou la précision désiré
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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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