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Intro pratique au Machine Learning

Petit descriptif:

Notions clés, pipelines, features, évaluation.

Instructeur: Ouedraogo Ivan

4.0

... Fr
... Cours Certifiant
...65 Étudiants
... 00h 39m

Aperçu du cours

Découvrir par la pratique : pipeline ML de bout en bout avec jeux de données simples.

  • Prétraitement : nettoyage, encodage, split train/test.
  • Modèles de base : régression/logistique, arbres.
  • Évaluation : métriques, overfitting, validation croisée.
  • Itération & communication des résultats.

Vous comprenez le “pourquoi” et le “comment” derrière les prédictions.

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FAQ

La section FAQ est vide

Contenu du cours

Prérequis

  • Python installé (souhaité) ou environnement Notebook

  • Bases en statistiques (moyenne, variance) utiles

  • Curiosité pour les données et l’expérimentation

  • Jeu de données simple (CSV) pour pratiquer

Résultats

  • Monter un pipeline ML simple de bout en bout

  • Choisir et entraîner des modèles de base

  • Évaluer correctement (métriques, validation)

  • Éviter l’overfitting avec des bonnes pratiques

  • Présenter des résultats utiles aux décideurs

Instruteur

...
Ouedraogo Ivan

7.4

  • ... 10 Étudiants
  • ... 8 Cours
  • ... 8 reviews

Details

Avis

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Tout supprimer
Kabore Junior

06 Oct, 2025

Très pédagogique.

Gratuit

... S'inscrire Maintenant
  • ...

    Étudiants

     65
  • ...

    Langue

     Fr
  • ...

    Durée

     00h 39m

  • Niveau

     beginner
  • ...

    Période d'expiration

     À vie
  • ...

    Certificat

     Oui
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