EC
Ateliers d'apprentissage automatique
Compétences requises
Apprentissage automatique, python.
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Machine learning, Python.
Compétences visées
Ce cours donnera une expérience pratique de l'application de l'apprentissage automatique (ML) et de la science des données à des problèmes du monde réel.
Capacité à appliquer des algorithmes ML pour résoudre des problèmes du monde réel, connaissance des boîtes à outils et des approches de pointe en matière d'apprentissage machine.
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This course will give hands-on experience of applying machine learning (ML) and data science techniques to solve a variety of real-world problems.
Syllabus
Un challenge parmi ceux proposés sera sélectionné et réalisé pendant la durée de ce cours. Ainsi, vous développerez votre expertise et vos connaissances pour résoudre des problèmes du monde réel avec le ML, exemples de challenges :
Prévision de la demande d'énergie
Prévision de la survie au cancer
Extraction d'informations des décisions judiciaires
Détection des défauts sur les chaînes de production
Détection du cancer par l'image
Etc.
Vous vous familiariserez avec les boîtes à outils d'apprentissage de Python (scikit-learn, scikit-image, SciPy, etc.) par l'expérience, ainsi qu'avec tout ce qui est nécessaire pour les tâches à accomplir.
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A challenge from those proposed will be chosen and completed over the duration of this course. As such, you will develop your expertise in, and knowledge for, solving real world problems with ML, example challenges are:
Energy demand prediction
Cancer survival prediction
Information extraction from judicial decisions
Production line defect detection
Image based cancer detection
etc
You will become familiar with Python’s machine learning toolboxes (scikit-learn, scikit-image, SciPy, etc) through experience, plus any necessary for the tasks at hand.