Ce dossier Repository est lié au cours Python pour le machine learning. Le cours entier est disponible sur LinkedIn Learning.
Cette formation s'adresse aux utilisateurs expérimentés de Python souhaitant appliquer des algorithmes de machine learning à des jeux de données. Vous découvrirez la régression, la classification et le clustering, ainsi que les méthodes d'évaluation des modèles. À travers des défis pratiques, vous apprendrez à préparer, traiter et normaliser vos données, tout en utilisant des outils comme CoderPad pour tester vos connaissances et affiner vos compétences.
La meilleure façon d'apprendre un langage est de l'utiliser dans la pratique. C'est pourquoi ce cours est intégré à GitHub Codespaces, un environnement de développement instantané « dans le nuage » qui offre toutes les fonctionnalités de votre IDE préféré sans nécessiter de configuration sur une machine locale. Avec Codespaces, vous pouvez vous exercer à partir de n'importe quelle machine, à tout moment, tout en utilisant un outil que vous êtes susceptible de rencontrer sur votre lieu de travail.
La convention de nommage est : CHAPITRE#_VIDEO#. Par exemple, la branche nommée02_03 correspond au second chapitre, et à la troisième vidéo de ce chapitre.
- Pour utiliser ces fichiers d’exercice, vous avez besoin de : Jupyter Notebook
- Clonez ce dossier Repository sur votre machine locale (Mac), CMD (Windows), ou sur un outil GUI tel que SourceTree
- Ouvrez ensuite les notebooks grâce à Jupyter Notebook
Alison Patou
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