• 10 heures
  • Moyenne

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J'ai tout compris !

Mis à jour le 30/09/2021

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Introduction du cours

‌Dans le cours Initiez-vous au machine learning, vous avez découvert les fondements de l'analyse de donnée automatisée. Dans ce deuxième cours, vous apprendrez à évaluer vos algorithmes pour les rendre plus performants. 

De nombreux choix d'algorithmes d'apprentissage et de leurs hyperparamètres s'offrent aux Data Scientists. La nature du problème à résoudre permet en partie de guider ce choix. Par exemple, on n'appliquera pas un algorithme de classification à un problème de régression.

Néanmoins, il est nécessaire de savoir évaluer n'importe quel algorithme d'apprentissage sur son jeu de données, en évitant au mieux le biais de sur-apprentissage. Une évaluation rigoureuse des performances d'un algorithme est une étape indispensable à son déploiement.

Suivez ce cours pour apprendre à évaluer un modèle d'apprentissage supervisé afin de choisir le bon modèle pour votre problème, en évitant de tomber dans un des principaux pièges qui guettent les Data Scientists.

Ce cours a été créé en partenariat avec l'École CentraleSupélec
Ce cours a été créé en partenariat avec CentraleSupélec

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Exemple de certificat de réussite
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