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A propos de la formation Machine Learning Supervisé et Non Supervisé

Détails
Objectifs pédagogiques de la formation Machine Learning Supervisé et Non Supervisé
  • Comprendre les principes du Machine Learning supervisé et non supervisé
  • Appliquer des algorithmes de classification-régression et clustering à des cas réels
  • Développer des modèles prédictifs adaptés aux besoins B2B des entreprises marocaines
  • Maîtriser les outils Python et bibliothèques courantes pour le Machine Learning (Scikit-learn-Pandas-NumPy). 

Qui devrait suivre cette formation Machine Learning Supervisé et Non Supervisé ?

Public visé par la formation Machine Learning Supervisé et Non Supervisé

Data analysts, data scientists et développeurs IA. Managers souhaitant comprendre l’application du Machine Learning dans leurs projets. Entreprises B2B souhaitant exploiter leurs données pour améliorer la performance et la prise de décision.

Prérequis de la formation Machine Learning Supervisé et Non Supervisé

Connaissances de base en Python. Compréhension des statistiques et mathématiques pour l’IA (recommandé de suivre le module “Mathématiques pour l’IA”).

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Déroulé de la formation Machine Learning Supervisé et Non Supervisé


Module 1 : Introduction au Machine Learning 

 

Différence entre supervisé et non supervisé. 

Cycle de vie d’un projet Machine Learning. 

Compréhension des datasets locaux. 

 


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