Machine learning : Algorithmes en pratique avec Python

ECTS : 2

Volume horaire : 18

Description du contenu de l'enseignement :

• Structure numérique en python
• dataframe pandas
• SVM
• Méthode d'ensemble : random forest et gradient boosting tree

Compétence à acquérir :

• Maîtriser les structures numériques python (library numpy) • Maîtriser la manipulation de dataframe python (library pandas) • Utiliser des modèles de machine learning classique sous sklearn tel que la random forest, les SVM ainsi que le gradient boosting tree • Les compétences acquises sont utilisées dans le cadre d'un projet • Maitrise de Python.

Mode de contrôle des connaissances :

Projet