Applied Machine Learning

• Rapide introduction à Python : code et plus étoffé ici

• Leçon 1 : Introduction : slides et code 

• Leçon 2 : Science des données et visualisation : slides et code

• Leçon 3 : Régression slides 

• Leçon 4 : Régression linéaire slides et code 1 et code 2  

• Lecon 5 : Régression linéaire multiple slides et  LAB

• Leçon 6 : Régularisation slides et LAB

• Leçon 7a : Régression logistique slides et LAB

• Leçon 7b : Régression logistique 2 slides et LAB

• Leçon 8a: Arbres de décision slides et LAB

• Leçon 8b: Bagging et Random Forests slides et LAB

• Leçon 9 : Réseaux de neurones profonds : slides (première partie), slides (deuxième partie) +  slides (troisième partie plus technique, pas faite en classe), slides (quatrième partie plus technique, pas faite en classe) + LAB (réseaux de neurones sous Keras) et LAB (concepts avancés, régularisation etc).

• Leçon 12 : Réseaux de neurones récurents : slides (première partie), slides (deuxième partie) et application en analyse de données textuelles.

Exercices d'entrainement: 1ère partie, 2ième partie, 3ième partie, 4ième partie.