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Un MOOC Scikit-learn développé par ses créateurs !

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MOOC scikit-learn
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© Inria / Photo É. Garault
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Du 8 novembre 2023 au 7 novembre 2024, les créateurs et développeurs de Scikit-learn, bibliothèque logicielle de référence en machine learning, proposent leur MOOC en anglais, totalement gratuit, pour apprendre concrètement à construire des modèles prédictifs et comprendre les avantages et les limites de l'apprentissage automatique !
Contenu
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Construisez des modèles prédictifs avec Scikit-learn !
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Plus de 2 000 contributeurs dans le monde, un rang de 3ème logiciel libre de machine learning le plus utilisé au monde... Scikit-learn est une réussite, attestée par l’existence d’un consortium d’entreprises utilisatrices qui financent ses évolutions.

Avec ce cours en ligne disponible en anglais, vous apprendrez les bases de l'apprentissage automatique ainsi que l'utilisation de la bibliothèque Python Scikit-learn. Ce MOOC est accessible à toute personne ayant des compétences de base en programmation Python.

La formation, développée par l'équipe créatrice de Scikit-learn, est axée sur des exemples d'application, et fonctionne sur du code Python exécuté par les participants. D’un point de vue pratique, tout est intégré dans le MOOC – les participants n’ont donc rien à installer. Ce MOOC vous permettra de :

  • Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique ;
  • Construire un pipeline de modélisation prédictive avec Scikit-learn ;
  • Développer les intuitions derrière les modèles d'apprentissage automatique, des modèles linéaires aux arbres de décision ;
  • Evaluer les performances statistiques de vos modèles.
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Informations pratiques
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Prérequis

  • Connaissance de base de la programmation Python : définition de variables, écriture de fonctions, importation de modules ;
  • Une expérience préalable des bibliothèques NumPy, Pandas et Matplotlib est recommandée mais pas obligatoire.

Calendrier et inscriptions

  • Inscriptions : à partir du 18 septembre 2023
  • Cours : du 8 novembre 2023 au 7 novembre 2024