Je m'appelle Charles-Henri SAINT-MARS et je suis actuellement en recherche d'une entreprise d'accueil afin d'effectuer une formation d'Ingénieur en Machine Learning en alternance et bien entendu de faire profiter de mes connaissances et compétences à cette entreprise d'accueil. Entre-temps, je suis des MOOCs afin de progresser dans ce domaine et d'être mieux préparé pour les missions qui me seront confiées. Le notebook de ce dépôt constitue mes notes de cours sur le Machine Learning.
Les sujets abordés dans ce notebook sont les suivants:
- Distribution des données
- Distribution nornale
- Nuage de points
- Régression linéaire
- Régression polynomiale
- Regression multiple
- Mise à l'échelle
- Entraînement et test de modèle
- Arbre de décision
- Matrice de confusion
- Regroupement hiérarchique
- Régression logistique
- Recherche par grille
- Prétraitement des données catégorielles
- K-means
- Le bagging
- Validation croisée
- Courbe ROC - AUC
- K-nearest neighbors (KNN)
J'ai acquis une solide compréhension des concepts fondamentaux du Machine Learning, incluant les statistiques descriptives, la modélisation (régressions linéaire, polynomiale et logistique), ainsi que des techniques avancées comme les arbres de décision, le K-means, le KNN et la validation croisée. Je maîtrise également des outils essentiels tels que les matrices de confusion, les courbes ROC-AUC, et les techniques de prétraitement et de mise à l'échelle des données. Ces compétences me permettent de développer, évaluer et optimiser des modèles prédictifs dans divers contextes.