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l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle : Numpy, Scipy, Pandas et Matplotlib

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Numpy, Scipy, Pandas et Matplotlib: préparation pour l'apprentissage en profondeur, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle

Bienvenue! Voici les prérequis du Deep Learning, du Machine Learning et de la Data Science: The Numpy Stack in Python (V2) .

La raison pour laquelle j'ai fait ce cours est qu'il y a un énorme écart pour de nombreux étudiants entre la «théorie» de l'apprentissage automatique et l'écriture de code réel.

Comme je l'ai toujours dit: "Si vous ne pouvez pas le mettre en œuvre, vous ne le comprenez pas".

Sans une connaissance de base de la manipulation de données, des vecteurs et des matrices, les étudiants ne sont pas en mesure de mettre leurs grandes idées en forme de travail, sur un ordinateur.

Ce cours comble cette lacune en vous enseignant toutes les opérations de base dont vous avez besoin pour mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur.

L'objectif est qu'après avoir suivi ce cours, vous en apprendrez davantage sur les algorithmes d'apprentissage automatique et implémentez ces algorithmes dans le code à l'aide des outils et techniques que vous avez appris dans ce cours.


Prérequis suggérés:

  • algèbre linéaire

  • probabilité

  • Programmation Python


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