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Chapitres
Machine Learning Débutant à Expert en seulement 6h
1 Notions essentielles & vocabulaire
Introduction au Deep Learning
Introduction au Reinforcement Learning
Processus complet (Apprentissage supervisé)
(11) Classification
(12) Régression
(13) Termes importants
(21) Choix des features
(22) Valeurs manquantes (NANs)
(23) Mise à l'échelle des features (Scaling)
(24) Features catégoriques
(31) Séparation train, validation, test
(32) Cross-validation (K-Fold)
(33) Nested Cross-validation (K-Fold)
(34) Stratified Cross-validation (K-Fold)
(41) Régression linéaire
(42) Régression polynomiale
(43) K-Nearest Neighbors (KNN)
(51) Analyse discriminante linéaire (LDA)
(52) Analyse discriminante quadratique (QDA)
(53) Régression logistique
(54) Classification naïve bayésienne
(55) K-Nearest Neighbors (KNN)
(61) Arbres décisionnels (classification)
(62) Arbres décisionnels (régression)
(63) Forêts aléatoires (Ensemble Learning 1)
(64) Boosting (Ensemble Learning 2)
(65) Stacking (Ensemble learning 3)
(71) Réseaux neuronaux Feedforward (1)
(72) Réseaux neuronaux Feedforward (2)
(73) Réseaux neuronaux Feedforward (3)
(74) Réseaux neuronaux convolutifs (1)
(75) Réseaux neuronaux convolutifs (2)
(76) Réseaux neuronaux récurrents (1)
(77) Réseaux neuronaux récurrents (2)
(78) Long Short Term Memory (LSTMs)
(81) LSVMs (Linear Support Vector Machines)
(82) Astuce du Kernel
(83) SVR (Support Vector Regression)
(91) Régularisation (L1 & L2)
(92) Métriques d'évaluation (classification)
(93) Métriques d'évaluation (régression)
Principal Component Analysis (PCA)
K-Means (Clustering)
Auto-encodeurs
Generative Adversarial Networks (GANs)
Bravo d'être arrivés jusqu'à la fin !
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