Machine Learning Concepts et enjeux
Présentation
En tant que technologie d’intelligence artificielle, le Machine Learning est en plein essor, tant en entreprise que dans le domaine de la recherche.
L’objectif de cette vidéo est de vous présenter les concepts du Machine Learning pour que vous soyez en mesure de les mettre en application dans une situation concrète.
Dans un premier temps, vous vous familiariserez avec la définition de quelques termes incontournables avant d’aborder les principales raisons qui font que l’on peut avoir recours au Machine Learning.
Puis, vous découvrirez une forme de Machine Learning aujourd’hui très répandue : l’apprentissage supervisé, qui sera l’occasion d’étudier les notions d’arbre de décision et de régression. Différentes mises en pratique vous donneront des exemples d’algorithmes de Machine Learning avec Scikit-Learn et Keras.
Dans un troisième temps, vous appréhenderez les autres types de Machine Learning. Vous pourrez alors comprendre et parler d’apprentissages profond et non profond.
Pour finir, les enjeux actuels du Machine Learning seront exposés.
L’objectif de cette vidéo est de vous présenter les concepts du Machine Learning pour que vous soyez en mesure de les mettre en application dans une situation concrète.
Dans un premier temps, vous vous familiariserez avec la définition de quelques termes incontournables avant d’aborder les principales raisons qui font que l’on peut avoir recours au Machine Learning.
Puis, vous découvrirez une forme de Machine Learning aujourd’hui très répandue : l’apprentissage supervisé, qui sera l’occasion d’étudier les notions d’arbre de décision et de régression. Différentes mises en pratique vous donneront des exemples d’algorithmes de Machine Learning avec Scikit-Learn et Keras.
Dans un troisième temps, vous appréhenderez les autres types de Machine Learning. Vous pourrez alors comprendre et parler d’apprentissages profond et non profond.
Pour finir, les enjeux actuels du Machine Learning seront exposés.
Table des matières
- Durée totale02h06
- Qu'est-ce que le Machine Learning ?
- Apprentissage supervisé
- Théorie de l'apprentissage supervisé05:35
- Apprentissage supervisé avec de la classification06:11
- Classification avec un arbre de décision04:24
- Mise en pratique - Prédiction d'une panne avec un arbre de décision05:26
- Apprentissage supervisé avec de la régression05:11
- Régression avec une régression linéaire03:17
- Mise en pratique - Régression linéaire pour prédire le temps passé sur une tâche04:43
- D'autres formes d'apprentissage
- Apprentissage profond et non profond
- Les enjeux actuels du Machine Learning
Auteur
Nastasia SABYEn savoir plus
Nastasia SABY est ingénieur en Machine Learning. Après avoir débuté sa carrière en tant que développeuse back-end, elle a suivi la révolution de la data et s’est notamment spécialisée dans le développement avec le framework Apache Spark. Elle est aujourd’hui experte de la mise en production de systèmes prédictifs dans le domaine du streaming. Conférencière et rédactrice d’articles de blog, elle aime partager son savoir au plus grand nombre.
Retrouvez la liste de ses réalisations sur www.editions-eni.fr
Caractéristiques
- Niveau Expert à Confirmé
- Durée 2h06
- Parution août 2021
- Vidéo en ligne
- Ref. ENI : VT2ML
Téléchargements
- Des fichiers complémentaires (24 Ko)