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IGTC01AD - Les fondements du machine learning (FR)
01 - Introduction
01 - Bienvenue dans « Les fondements du machine learning » (1:30)
02 - 1. S'initier au machine learning
01 - Découvrir le machine learning (3:36)
02 - Connaître les groupes de machine learning (7:17)
03 - Comprendre les besoins (4:03)
04 - Appréhender le cycle de vie du machine learning (3:47)
05 - Identifier les biais cognitifs humains (10:00)
03 - 2. Apprendre la classification du machine learning
02 - Comprendre la régression logistique binomiale (8:44)
01 - S-initier à la théorie du Naive Bayes (5:18)
03 - Appréhender la théorie k-NN (6:32)
04 - Aborder les arbres de classification (6:52)
05 - Connaître les forêts d-arbres de décision (2:54)
06 - Découvrir le support vector machine (4:07)
04 - 3. Aborder le concept de régression
02 - Comprendre la régression linéaire univariée (10:30)
01 - Définir la régression (2:18)
03 - Assimiler la régression linéaire multivariée (8:26)
04 - Appréhender la régression linéaire polynomiale (3:29)
05 - Se familiariser avec les régressions régularisées (6:24)
05 - 4. Appréhender le clustering
01 - Définir le clustering (4:32)
02 - Découvrir la méthode k-means (8:05)
03 - Aborder le clustering hiérarchique (8:20)
06 - 5. Connaître les règles d'association
01 - Définir les règles d-association (4:28)
02 - S-initier à la méthode A priori (9:37)
03 - Évaluer les règles d-association candidates (5:11)
07 - 6. Comprendre la réduction dimensionnelle
02 - Utiliser les méthodes de sélection de variables (4:57)
01 - Définir la réduction dimensionnelle (6:23)
03 - Tirer parti de la méthode ACP (5:25)
04 - Assimiler la méthode ADL (2:49)
08 - 7. Découvrir d'autres classes d'algorithmes
01 - S-initier à l-ensemble learning (4:54)
02 - Comprendre le reinforcement learning (4:02)
03 - Analyser avec le text mining et le text learning (3:18)
04 - Appréhender les réseaux de neurones (4:38)
05 - Découvrir les architectures de réseaux de neurones (7:14)
09 - 8. Tester et valider les algorithmes
01 - Mener la validation des algorithmes (4:04)
10 - Conclusion
01 - Conclure sur le machine learning (2:42)
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02 - Découvrir la méthode k-means
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