Session 5 : ML : apprentissage supervisé, classifications
Module LOGICIELS métiers et dématérialisationComprendre les mécanismes des nombreux algorithmes de classification
De nombreuses méthodes sont concernées : régression linéaire, SVM (Support Vector Machines), régression logistique, Naive Bayes (algorithme « naïf » de Bayes), Analyse Discriminante Linéaire, arbres de décision, algorithme des plus proches voisins (K-Nearest Neighbor algorithm). Nous sommes ici au cœur du sujet et chaque technique sera présentée avec un exemple précis. Nous nous ferons aider par les moyens visuels adéquats, car il faut impérativement avoir une idée claire de ce que fait chacun de ces algorithmes, de manière à y recourir lorsque le besoin s’en fera sentir, à travers une API.
Pleins feux sur ces inventeurs qui ont façonné le TI moderne.
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Ray Kurzweil et Yann Le Cun, deux personnages que tout oppose
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L’architecture Intel x86, seule contre tous
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L’intégration IoT : réapprendre le métier
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