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Ce que vous apprendrez ?

Comparer et contraster différentes techniques de nettoyage de données et de feature engineering en fonction de leur impact sur les performances du modèle.
Mettre en œuvre un pipeline complet de machine learning en Python, intégrant le nettoyage de données, le feature engineering et l'évaluation.
Évaluer les performances de modèles de machine learning en utilisant des métriques pertinentes et en interprétant les résultats.
Construire et sélectionner des features pertinentes en utilisant des méthodes de feature engineering appropriées.
Identifier et appliquer des techniques de nettoyage de données pour améliorer la qualité des ensembles de données.

Prérequis

Notions de base en Python (structures de données, manipulation de fichiers, bibliothèques comme NumPy et Pandas) Bases en statistiques et probabilités (moyenne, variance, distributions, tests d'hypothèses) Connaissance des algorithmes de Machine Learning (régression, classification, clustering) Expérience en manipulation et nettoyage des données (gestion des valeurs manquantes, encodage des variables catégorielles) Feature Engineering et sélection des variables (normalisation, standardisation, PCA, techniques avancées) Évaluation et validation des modèles (métriques de performance, validation croisée, tuning des hyperparamètres) Maîtrise des bibliothèques de Machine Learning (Scikit-learn, TensorFlow, XGBoost, etc.)

Contenu de la Formation

Total: 8 Chapitres Total hours: 6-12

Introduction au pipeline de machine learning
Importance du nettoyage des données

Techniques de nettoyage des données
Traitement des valeurs manquantes

Transformations de variables
Principes du feature engineering

Mesures d'évaluation
Validation croisée

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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Aperçu de ce cours

2730 DH 35% off

4 days Restant à ce prix !

Caractéristiques du cours

Durée 6-12 hour
Language Français
Niveau de compétence.
CertificateNon
Nombre maximum d'inscrits
Type de formation

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