Sklearn offre de nombreux algorithmes de Machine Learning. Pour choisir le modèle adapté a votre problème, il existe des critères de sélection, comme le nombre de données dont vous disposez, la structure des données, la normalité, ainsi que le nombre de catégories.
Conseil personnel : en Machine Learning, ne travaillez qu'avec des modèles que vous comprenez réellement, et commencez toujours pas implémenter les modèles les plus simple au début d'un projet.
00:00 Introduction
01:10 Conseil #1 : Uniquement ce que vous connaissez
02:23 Conseil #2 : Le plus simple en premier
04:39 Critère #1 : La quantité de données
06:54 Critère #2 : Les données structurées / non-structurées
07:34 Critère #3 : La normalité des données
09:10 Critère #4 : Variables Quantitative / Qualitatives
11:10 Carte résumé
14:12 Carte résumé (sklearn)
16:05 En réalité... c'est différent !
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Je suis Guillaume Saint-Cirgue, Senior Data Scientist avec plus de 8 ans d’expérience dans les secteurs de la tech, l’aviation, la robotique, l’énergie, et les usines connectées.
En 2019, j’ai créé Machine Learnia dans le but de partager mes connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mon objectif est d’expliquer en détail le fonctionnement du Machine Learning et de ses algorithmes, tout en rendant ces concepts accessibles à tous.
Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur.
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