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Machine learning en Python

Ects : 2

Enseignant responsable :

  • JORGE OCHOA MAGANA

Volume horaire : 18

Description du contenu de l'enseignement :

  • Structure numérique en python
  • dataframe pandas
  • SVM
  • Méthode d'ensemble : random forest et gradient boosting tree

Compétence à acquérir :

• Maîtriser les structures numériques python (library numpy) • Maîtriser la manipulation de dataframe python (library pandas) • Utiliser des modèles de machine learning classique sous sklearn tel que la random forest, les SVM ainsi que le gradient boosting tree • Les compétences acquises sont utilisées dans le cadre d'un projet • Maitrise de Python.

Mode de contrôle des connaissances :

Projet