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1. Introduction à l’apprentissage automatique

1. Qu’est-ce que le Machine Learning.mp4	MP4	11.23 MB
2. Applications du Machine Learning.mp4	MP4	6.19 MB
3. Méthodes de Machine Learning.mp4	MP4	4.84 MB
4. Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé.mp4	MP4	9.69 MB
5. Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé.mp4	MP4	9.26 MB
6. Apprentissage supervisé vs apprentissage non supervisé.mp4	MP4	12.55 MB
7. Supports de Cours (Machine Learning).html	HTML	178 B
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7.10 mallCustomerData.txt	TXT	3.89 KB
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7.4 K-means+algorithm+numpy&pandas+clustering.ipynb	IPYNB	102.34 KB
7.5 KNN_Binary_Classification.ipynb	IPYNB	25.2 KB
7.6 linear_regression_houseprice.ipynb	IPYNB	16.34 KB
7.7 logistic_regression_Binary_Classification.ipynb	IPYNB	2.74 KB
7.8 Machine learning (FR).pdf	PDF	7.31 MB
7.9 mall+customers+data.csv	CSV	4.28 KB

10. Conclusion (Machine Learning)

1. Conclusion.mp4

MP4

3.1 MB

11. Introduction au Deep Learning

1. Qu'est-ce que le Deep Learning.mp4

MP4

13.44 MB

2. Pourquoi le Deep Learning est-il important.mp4

MP4

9.69 MB

3. Logiciels et plateformes.mp4

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6.94 MB

4. Supports de Cours (Deep Learning).html

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4.5 Supports de Cours - Deep Learning.pdf

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3.67 MB

12. Réseaux de Neurones Artificiels (RNA)

1. Introduction.mp4	MP4	10.6 MB
2. Anatomie et fonction des neurones.mp4	MP4	8.87 MB
3. Introduction aux réseaux de neurones.mp4	MP4	13.58 MB
4. Architecture d'un réseau de neurones.mp4	MP4	11.19 MB

13. Propagation de l'information dans un réseau de neurones artificiels

1. Réseau de neurones à propagation avant et rétrograde.mp4	MP4	5.99 MB
2. Rétro-propagation.mp4	MP4	5.69 MB
3. Minimisation de la fonction coût avec la rétropropagation.mp4	MP4	5.7 MB

14. Types d'architecture des réseaux de neurones

1. Perceptron à une couche.mp4	MP4	4.25 MB
2. Réseau à base radiale.mp4	MP4	5.29 MB
3. Perceptron à plusieurs couches.mp4	MP4	4.01 MB
4. Réseau de neurones récursif.mp4	MP4	7.6 MB
5. Cellules LSTM (Long Short Term Memory).mp4	MP4	7.69 MB
6. Réseau de Hopfield.mp4	MP4	5.91 MB
7. Machine de Boltzmann.mp4	MP4	5.78 MB

15. Fonctions d'activation

1. Qu'est ce qu'une fonction d'activation.mp4	MP4	15.68 MB
2. Terminologie Importante.mp4	MP4	4.69 MB
3. Fonction sigmoïde.mp4	MP4	6.58 MB
4. Fonction tangente hyperbolique.mp4	MP4	7.54 MB
5. Fonction softmax.mp4	MP4	5.26 MB
6. Fonction Unité Linéaire Rectifiée (ou ReLU).mp4	MP4	5.84 MB
7. Fonction d'activation Leaky ReLU.mp4	MP4	4.78 MB

16. Algorithme du gradient (gradient descent) avec Python

1. Qu'est-ce que la Descente de Gradient.mp4	MP4	11.97 MB
2. Qu'est-ce que la Descente de Gradient Stochastique.mp4	MP4	5.74 MB
3. Descente de Gradient vs Descente de Gradient Stochastique.mp4	MP4	11.26 MB

17. Présentation sommaire des réseaux de neurones

1. Comment fonctionnent les réseaux de neurones artificiels.mp4	MP4	26.85 MB
2. Avantages des réseaux de neurones artificiels.mp4	MP4	3.16 MB
3. Inconvénients des réseaux de neurones artificiels.mp4	MP4	3.91 MB
4. Applications des réseaux de neurones artificiels.mp4	MP4	10.62 MB

18. Implémentation d’un RNA en Python

1. Introduction.mp4	MP4	5.15 MB
10. Le Feature Scaling.mp4	MP4	29.16 MB
11. Construction du réseau de neurones artificiels.mp4	MP4	32.07 MB
12. Ajout de la couche d’entrée et la première couche cachée.mp4	MP4	32.82 MB
13. Ajout de la seconde couche cachée.mp4	MP4	14.57 MB
14. Ajout de la couche de sortie.mp4	MP4	16.82 MB
15. Compilation du réseau de neurones artificiels.mp4	MP4	27.23 MB
16. Adaptation du RNA à l’ensemble d’apprentissage.mp4	MP4	25.3 MB
17. Prédiction des résultats de l'ensemble de tests.mp4	MP4	34.47 MB
2. Exploration de la base de données.mp4	MP4	17.42 MB
3. Énoncé du problème.mp4	MP4	4.1 MB
4. Prétraitement des données.mp4	MP4	15.81 MB
5. Chargement de la base de données.mp4	MP4	15.21 MB
6. Séparation de la base de données en variables dépendantes et indépendantes.mp4	MP4	24.53 MB
7. Codage d'étiquette avec Scikit-Learn.mp4	MP4	29.96 MB
8. Encodage one-hot avec Scikit-Learn.mp4	MP4	50.4 MB
9. Ensembles d'apprentissage et de test Fractionnement des données.mp4	MP4	32.38 MB

19. Réseaux de neurones convolutifs (RNC)

1. Introduction.mp4	MP4	22.88 MB
2. Composants d’un réseau de neurones convolutifs.mp4	MP4	5.76 MB
3. Couche de convolution.mp4	MP4	12.16 MB
4. Couche de mise en commun.mp4	MP4	13.26 MB
5. Couche pleinement connectée.mp4	MP4	13.24 MB

2. Implémentation d’algorithmes ML en Python

1. Introduction.mp4	MP4	5.27 MB
2. Bibliothèques Python pour le Machine Learning.mp4	MP4	13.33 MB
3. Configuration de Python.mp4	MP4	26.25 MB
4. Qu’est-ce que Jupyter.mp4	MP4	12.86 MB
5. Installation d’Anaconda Windows Mac et Ubuntu.mp4	MP4	64.36 MB
6. Implémentation de Python dans Jupyter.mp4	MP4	5.52 MB
7. Gestion des répertoires dans Jupyter Notebook.mp4	MP4	20.89 MB

20. Implémentation d'un RNC dans Python

1. Base de données.mp4	MP4	2.7 MB
2. Import de bibliothèques python.mp4	MP4	13.44 MB
3. Construction du modèle RNC.mp4	MP4	70.86 MB
4. Performance du modèle.mp4	MP4	13.23 MB

3. Régression linéaire simple

1. Introduction à la régression.mp4	MP4	11.78 MB
2. Comment fonctionne la régression linéaire.mp4	MP4	12.11 MB
3. Représentation de ligne.mp4	MP4	7.08 MB
4. Implémentation en python Importation de bibliothèques et de jeux de données.mp4	MP4	11.62 MB
5. Implémentation en python Distribution des données.mp4	MP4	7.33 MB
6. Implémentation en python Créer un objet de régression linéaire.mp4	MP4	20.16 MB

4. Régression linéaire multiple

1. Comprendre la régression linéaire multiple.mp4	MP4	8.43 MB
2. Implémentation en python exploration du jeu de données.mp4	MP4	18.75 MB
3. Implémentation en python codage de données catégorielles.mp4	MP4	46.41 MB
4. Implémentation en python fractionnement des données en ensembles de formation.mp4	MP4	12.66 MB
5. Implémentation en python Formation du modèle sur l’ensemble d’entrainement.mp4	MP4	12.79 MB
6. Implémentation en python prédiction des résultats de l’ensemble de tests.mp4	MP4	27.23 MB
7. Évaluation des performances du modèle de régression.mp4	MP4	8.39 MB
8. Erreur quadratique moyenne racine en Python.mp4	MP4	17.23 MB

5. Algorithmes de classification K-Plus proches voisins

1. Introduction à la classification.mp4	MP4	3.74 MB
10. Implémentation en python Prédiction des résultats & Matrice de confusion.mp4	MP4	10.14 MB
2. Algorithme K-Plus proches voisins (KNN).mp4	MP4	9.11 MB
3. Exemple de KNN.mp4	MP4	6.29 MB
4. K-Nearest Neighbours (KNN) en utilisant python.mp4	MP4	7.76 MB
5. Implémentation en python importation des bibliothèques requises.mp4	MP4	6.53 MB
6. Implémentation en python importation du jeu de données.mp4	MP4	13.8 MB
7. Implémentation en python fractionnement des données en ensembles de formation.mp4	MP4	28.36 MB
8. Implémentation en python mise à l’échelle des fonctionnalités.mp4	MP4	7.07 MB
9. Implémentation en python Importation du classificateur KNN.mp4	MP4	19.18 MB

6. Algorithmes de classification Arbre de décision

1. Introduction aux arbres de décision.mp4	MP4	9.7 MB
2. Qu’est-ce que l’entropie.mp4	MP4	7.12 MB
3. Exploration de l’ensemble de données.mp4	MP4	2.76 MB
4. Arborescence des décisions.mp4	MP4	8.91 MB
5. Implémentation en python Importation de bibliothèques et de jeux de données.mp4	MP4	6.23 MB
6. Implémentation en python codage de données catégorielles.mp4	MP4	27.75 MB
7. Implémentation en python fractionnement des données en ensembles de formation.mp4	MP4	6.02 MB
8. Implémentation en python prédiction et précision des résultats.mp4	MP4	17.15 MB

7. Algorithmes de classification régression logistique

1. Introduction.mp4	MP4	9.5 MB
2. Étapes de mise en œuvre.mp4	MP4	8.41 MB
3. Implémentation en python Importation de bibliothèques et de jeux de données.mp4	MP4	9.21 MB
4. Implémentation en python fractionnement des données en ensembles de formation.mp4	MP4	10.5 MB
5. Implémentation en python Pre-processing.mp4	MP4	16.98 MB
6. Implémentation en python Formation du modèle.mp4	MP4	11.28 MB
7. Implémentation en python Prédiction des résultats & Matrice de confusion.mp4	MP4	18.98 MB
8. Régression logistique vs Régression linéaire.mp4	MP4	17.66 MB

8. Clustering

1. Introduction au clustering.mp4	MP4	5.61 MB
10. Importation du jeu de données.mp4	MP4	19.41 MB
11. Visualisation du jeu de données.mp4	MP4	19.15 MB
12. Définition du classificateur.mp4	MP4	11.1 MB
13. Visualisation 3D des clusters.mp4	MP4	11.35 MB
14. Visualisation 3D des valeurs prédites.mp4	MP4	17.94 MB
15. Nombre de clusters prédits.mp4	MP4	15.73 MB
2. Cas d’utilisation.mp4	MP4	5.63 MB
3. Algorithme de clustering K-Means.mp4	MP4	6.35 MB
4. Méthode du coude.mp4	MP4	9.01 MB
5. Étapes de la méthode du coude.mp4	MP4	7.84 MB
6. Implémentation en python.mp4	MP4	31.44 MB
7. Regroupement hiérarchique.mp4	MP4	9.8 MB
8. Clustering basé sur la densité.mp4	MP4	10.55 MB
9. Implémentation du clustering k-means en python.mp4	MP4	2.61 MB

9. Système de recommandation

1. Introduction.mp4	MP4	10.7 MB
10. Prétraitement des données.mp4	MP4	14.51 MB
11. Tri des films les mieux notés.mp4	MP4	11.08 MB
12. Obtenez les notes pour deux films.mp4	MP4	13.43 MB
13. Corrélation entre les films les mieux notés.mp4	MP4	18.52 MB
14. Tri des données par corrélation.mp4	MP4	8.3 MB
15. Filtrage des films.mp4	MP4	6.61 MB
16. Tri des valeurs.mp4	MP4	10.05 MB
17. Répéter le processus pour un autre film.mp4	MP4	20.18 MB
2. Filtrage collaboratif dans les systèmes de recommandation.mp4	MP4	5.48 MB
3. Système de recommandation basé sur le contenu.mp4	MP4	6.6 MB
4. Implémentation en python Importation de bibliothèques et de jeux de données.mp4	MP4	15.66 MB
5. Fusion de jeux de données en une seule trame de données.mp4	MP4	8.05 MB
6. Tri par titre et notation.mp4	MP4	32.55 MB
7. Histogramme indiquant le nombre d’évaluations.mp4	MP4	7.45 MB
8. Distribution des fréquences.mp4	MP4	5.72 MB
9. Graphique combiné des notations et nombre de notations.mp4	MP4	9.44 MB

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