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Sunday, 11 August 2024

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Durant cette formation Machine Learning avec Python, vous apprendrez à construire et optimiser vos modèles prédictifs grâce aux nombreux moments de pratique, en vous basant sur la librairie avec scikit-learn. Utilisé pour de la détection de fraude, des recommandations ou encore de la reconnaissance faciale, le Machine Learning (apprentissage automatique à partir de données) est aujourd'hui incontournable! Cette formation Machine Learning avec Python est destinée à des développeur·ses, Data Scientist, chercheur·ses ou encore Data Engineer débutants en Machine Learning, souhaitant utiliser des modèles prédictifs dans leurs applications, et apprendre à les optimiser. Machine learning avec python la formation complète example. A l'issue de cette formation Machine Learning vous repartirez avec les corrigés des exercices vus avec le formateur, ainsi que les supports de cours. Vous aurez une bonne idée des rouages du Machine Learning et serez à l'aise pour construire des modèles prédictifs adaptés à vos problématiques. Vous utiliserez également plusieurs librairies utiles, telles que Numpy, SciPy, Matplotlib ou encore Pandas.

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Création d'une AI de reconnaissance faciale (qui permet de reconnaître la ou les personne(s) présente(s) sur une photo ou vidéo): Je vous parle de la réduction dimensionnelle et des 3 algorithmes de reconnaissance faciale à savoir le Principle Component Analysis (PCA), du Linear Discriminant Analysis (LDA) et du Local Binary Patterns (LBP). Puis vous testerez ces 3 algorithmes en réel avec la construction pas à pas de l'application de reconnaissance faciale. A la fin de cette formation, vous aurez acquis des bases solides pour développer des projets d'intelligence artificielle. Machine learning avec python la formation complète. Vous serez à l'aise avec les notion de machine learning et deep learning. Je reste disponible dans le salon d'entraide pour répondre à vos éventuelles questions sur le cours. Les fichiers de travail sont fournis. Bonne formation! Table des matières de cette formation Intelligence Artificielle, Python (durée: 8h17m) Introduction Qu'est ce qu'on va faire dans cette formation?

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La section précédente a montré qu'un neurone artificiel reçoit en entrée des données et, après avoir opéré une transformation sur ces données, il donne en sortie un résultat. Ce résultat peut être utilisé en entrée d'un neurone qui à son tour produira un autre résultat. Un réseau de neurones est constitué d'un ensemble de neurones répartis sur un ensemble de couches. L'architecture d'un réseau de neurones est déterminée par la nature des liens entre ses neurones et aussi la manière dont ils sont répartis. La figure 13-4 suivante donne un exemple d'un réseau de neurones avec une couche d'entrée, deux couches cachées et une couche de sortie: Figure 13-4: un réseau de neurones avec deux couches cachées Pour rendre plus simple la compréhension des notions qui vont être abordées dans la suite de ce chapitre, nous allons adopter les notations ci-dessous qui sont illustrées sur la figure 13-4. Formation Data Science et Machine Learning avec Python | 3 jours. En version papier En version numérique En illimité avec l'abonnement ENI Sur la boutique officielle ENI

Objectifs Comprendre le Deep Learning et les différents réseaux de neurones. Maîtriser les outils pour pour faire du Deep Learning avec Python. Mener à bien un projet de mise en place d'algorithmes de Deep Learning avec Python Organisation des journées Durant ces journées, nous nous concentrons sur des applications pratiques pour comprendre le Deep Learning avec Python. Jour 1 A quel problème répond le Deep Learning? Quel est le cadre théorique? Les réseaux de neurones Le perceptron multicouches Présentation des autres types de réseaux Quelle infrastructure et quels outils? Formation Shell : pourquoi et comment apprendre Bash. La complexité des modèles L'utilisation du GPU Les environnements Deep Learning et leurs API Python TensorFlow Keras PyTorch Et le passage en production? Rappel sur la gestion des données avec Python NumPy Pandas Un premier réseau de neurones avec Keras Jour 2: Les réseaux de neurones à convolutions (CNN) Principes Traitement d'une base d'image Mise en œuvre avec Keras, TensorFlow et PyTorch Comment sélectionner mon réseau?

Après plus de 30 ans d'existence, Bash reste le shell Linux par défaut. Il s'agit d'un outil mature et stable, notamment grâce à une large base d'utilisateurs. Il existe de nombreuses alternatives, qu'il s'agisse de vétérans comme C Shell et KornShell que de petits nouveaux comme le shell Z ou le Friendly Interactive Shell, mais Bash reste indétrônable en termes de popularité. Comment suivre une formation shell? Le shell est très utilisé en informatique, mais également en Data Science et en Data Engineering. Par conséquent, sa maîtrise est une compétence très recherchée. En tant que shell standard pour Linux, Bash reste massivement utilisé à l'heure actuelle. Rappelons que 93% des serveurs Amazon EC2 et 75% des serveurs web fonctionnent sous Linux. Machine learning avec python la formation complète video. Des entreprises comme Google, Amazon ou Red Hat utilisent Linux en interne. Afin d'apprendre à utiliser Bash, vous pouvez choisir DataScientest. Ce shell est au coeur du module programmation de notre formation Data Engineering, aux côtés de Linux et du langage Python.