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Machine learning in Python with scikit-learn
Closed
Cours
en
Anglais
36 h
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- Accès libre
- Certificat gratuit
- 7 séquences
- Niveau Intermédiaire
- Débute le 14 février 2022
- Clôture le 16 mai 2022
Détails du cours
Déroulé
Introduction
Machine Learning concepts
Module 1. The Predictive Modeling Pipeline
Tabular data exploration
Fitting a scikit-learn model on numerical data
Handling categorical data
Module 2. Selecting the best model
Overfitting and Underfitting
Validation and learning curves
Bias versus variance trade-off
Module 3. Hyperparameters tuning
Manual tuning
Automated tuning
Module 4. Linear Models
Intuitions on linear models
Linear regression
Modelling with a non-linear relationship data-target
Regularization in linear model
Linear model for classification
Module 5. Decision tree models
Intuitions on tree-based models
Decisison tree in classification
Decision tree in regression
Hyperparameters of decision tree
Module 6. Ensemble of models
Intuitions on ensemble of tree-based models
Ensemble method using bootstrapping
Ensemble based on boosting
Hyperparameters tuning with ensemble methods
Module 7. Evaluating model performance
Comparing a model with simple baselines
Choice of cross-validation
Nested cross-validation
Introduction of the evaluation metrics
Classification metrics
Regression metrics
Prérequis
Basic knowledge of Python programming : defining variables, writing functions, importing modules and some prior experience with the NumPy, pandas and Matplotlib libraries is recommended but not required
Intervenants
Loïc Estève
Loïc Estève is a research engineer at Inria. He is a scikit-learn core developer since 2016.
Olivier Grisel
Olivier Grisel is a machine learning engineer at Inria. He is a scikit-learn core developer since 2010.
Guillaume Lemaître
Guillaume Lemaître is a research engineer at Inria. He is a scikit-learn core developer since 2017.
Gaël Varoquaux
Gaël Varoquaux is a research director at Inria. He is one of the creator of scikit-learn and the project manager for the scikit-learn consortium.
Thomas Schmitt
Thomas Schmitt is a machine Learning Engineer at Inria.
Éditeur
L'Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria) est un établissement public à caractère scientifique et technologique français spécialisé en mathématiques et informatique, placé sous la double tutelle du ministère de l'Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Innovation et du ministère de l'Économie et des Finances1 créé le 3 janvier 1967.
L'Inria a pour mission le développement de la recherche et de la valorisation en sciences et techniques de l'information et de la communication, au niveau national comme au plan international. L'institut pilote également la stratégie nationale française en termes de recherche en intelligence artificielle.
Plateforme
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Il opère plusieurs plateformes de diffusion, dont la plus connue, FUN MOOC, est la première plateforme académique francophone mondiale. Grâce à de nombreux établissements partenaires, cette plateforme propose un vaste catalogue de cours s’enrichissant de jour en jour avec des thématiques variées et d’actualité.
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