Hands on Machine Learning with Scikit Learn Keras and TensorFlow

ML pratique avec Scikit-Learn, Keras & TF par Aurélien Geron

Ce dépôt héberge les notes et le code qui accompagnent la première partie du livre "Hands-on ML with Scikit-Learn, Keras & TF" d'Aurélien Geron. Le livre fournit un aperçu complet de la science des données, de l'apprentissage automatique (avec scikit-learn ) et de l'apprentissage profond (avec tensorflow ).

Le livre suppose que vous ne savez presque rien sur l’apprentissage automatique. Il utilise des frameworks Python prêts pour la production tels que :

• Scikit-Learn
• Keras
• TensorFlow

L'auteur privilégie une approche pratique à travers une série d'exemples concrets et juste un peu de théorie. Prérequis :

• Une certaine expérience en programmation Python
• Familiarité avec NumPy, Pandas et Matplotlib
• Une compréhension raisonnable des mathématiques de niveau collégial (calcul, probabilités, algèbre linéaire et statistiques)

La première partie du livre est principalement basée sur Scikit-Learn , tandis que la 2ème partie utilise Keras/TensorFlow .

Feuille de route

Les fondamentaux de l'apprentissage automatique

Nous fournissons des liens vers les blocs-notes disponibles :

• Le paysage de l’apprentissage automatique
• Projet d'apprentissage automatique de bout en bout
• Classification
• Modèles de formation
• Machines à vecteurs de support
• Arbres de décision
• Apprentissage d'ensemble et forêts aléatoires
• Réduction de dimensionnalité
• Techniques d'apprentissage non supervisé

---