Je suis un analyste de données et je pense que les data science sont une suite logique quand on comprend les 4 étapes de l'analyse de données qui sont l'analyse descriptive, l'analyse diagnostic, l'analyse prescriptive et en fin l'analyse prédictive. C'est par chance que je suis tombé sur ta chaîne et je compte aller au bout de ce challenge. Bravo et merci pour cette initiative !!
Les étapes pour le développement d’un modèle de machine learning : Etape 1: définition du problème Étape 2: la collecte des données Etape3: le traitement des données (valeurs aberrantes, valeurs manquantes, etc) Étape 4: Sélection des variables pertinentes (statistiques bivariés et multi variés discussion avec les experts métier) Etape5: choix des modèles appropriés et phase entraînement Etape6: Choix du modèle approprié Étape 7: Validation du modèle Étape 8: Implémentation du modèle Super d’apprendre. Alors on fait quoi ? on s’abonne et on partage sur nos réseaux pour les 99 prochaines vidéos
j´etudie la Data Science en bachelor en allemagne, je vous assure qu´au cause de la langue c´etait pas clair dans ma tete, ce soir j´ai connu ta chaine chez clotilde et je suis entrain de savourer, merci beacaoup ,grace aux videos en francais tout est clair dans ma tete et je suis sur de passer mon examen de ML en fin septembre..
Je voudrais entré dans le domaine du machine learning, je ne suis pas nouveau. J'ai déjà utilisé des systèmes experts en clips et fait de la programmation en scitus prolog. J'ai construit des réseaux de neurones formel en c++. Python n'existait pas et mon programme devait rentrer dans 1.44 Mo. J'ai fait des mathématiques acturielles environ 2 ans avant de m'inscrire en informatique et suivre des cours de génie logiciel. Ce que je ne veux pas faire, c'est rentrer dans tout les sujets en même temps. Je ne sais pas si cela passerait en s'orientant sur une seule problématique qui est courante en recherche opérationnelle et seulement présenter cela dans ce que je peux faire à un employeur. Ce n'est peut-être pas ce qu'il recherche, mais il faut du temps pour avoir une bonne culture d'un domaine. Je dois les faire les recherches, trouver les bonnes informations et comprendre ce qui se passe avant de juger de quoi je dois chercher.
Je suis en train de découvrir le machine learning et j'ai un projet de créer un système de prédictions des incendies dans une usine. Tu n'as pas genre un groupe ou une communauté où nous pouvons poser nos questions et nos problèmes ?
La quantité phénoménale d'informations qu'utilise l'IA me paraît contradictoire avec le système binaire : Comment en effet réduire une masse d'informations en deux variables d'entrée d'un arbre de décision. D'autant qu'il faut tenir compte de critères de profondeur de l'arborescence. Ma question est certainement symptomatique du fait que je sois profane dans ce domaine.
Je suis un analyste de données et je pense que les data science sont une suite logique quand on comprend les 4 étapes de l'analyse de données qui sont l'analyse descriptive, l'analyse diagnostic, l'analyse prescriptive et en fin l'analyse prédictive. C'est par chance que je suis tombé sur ta chaîne et je compte aller au bout de ce challenge. Bravo et merci pour cette initiative !!
Bonjour j'aime beaucoup votre simplicité de produire les vidéos
Ça fait plaisir 😊
Les étapes pour le développement d’un modèle de machine learning :
Etape 1: définition du problème
Étape 2: la collecte des données
Etape3: le traitement des données (valeurs aberrantes, valeurs manquantes, etc)
Étape 4: Sélection des variables pertinentes (statistiques bivariés et multi variés discussion avec les experts métier)
Etape5: choix des modèles appropriés et phase entraînement
Etape6: Choix du modèle approprié
Étape 7: Validation du modèle
Étape 8: Implémentation du modèle
Super d’apprendre. Alors on fait quoi ? on s’abonne et on partage sur nos réseaux pour les 99 prochaines vidéos
Exactement, Astrid ! On détaille toutes les étapes dans les vidéos suivantes 🙌🎥💻.
Salut j'espère que tu vas bien, je suis content du plus que tu nous apportes à travers tes vidéos.
S'il pourrait tu laisser ton adresse mail.
Merci
Maintenant qu’elle école ou cours nous apprend le machine learning ?
super merci à vous
salut, j'aime vraiment votre expertise du machine learning j'aimerai vraiment suivre une formation avec vous en machine learning
Cool. J'viens juste de découvrir ta chaîne UA-cam. Bravo 👏, tu maîtrises l'art oratoire. Ça nous captive plus à regarder les vidéos.
holala merci pour ce beau retour ☺
j´etudie la Data Science en bachelor en allemagne, je vous assure qu´au cause de la langue c´etait pas clair dans ma tete, ce soir j´ai connu ta chaine chez clotilde et je suis entrain de savourer, merci beacaoup ,grace aux videos en francais tout est clair dans ma tete et je suis sur de passer mon examen de ML en fin septembre..
Bien détaillé, certains points étaient obscurs, maintenant le déroulé est très clair, merci :)
Génial !
EXTRAORDINAIRE BRAVO !!!
Merci
Excellent !
Thanks Salabiakou, nous sommes presque à la moitié du chemin😊
Très bien compris, on choisit les modèles. Donc les modèles sont prédéfinies?
Natacha tu es formidable 🎉
Merci Crespino
Chapeau ! Chers Dames, j’ai appris beaucoup !
Merci
je m'abonne , like et partage immédiatement . Vous êtes excellente.
Merci et bienvenue
Merci bcp 👏✨🔥
De rien 😁
J'aime cette fille ! Très Énergétique 💪🏿💪🏿💪🏿
Thanks ❤️ Le challenge continue let's go 🚀
Max de partage 🔥
Très édifiant
Merci
Je voudrais entré dans le domaine du machine learning, je ne suis pas nouveau. J'ai déjà utilisé des systèmes experts en clips et fait de la programmation en scitus prolog. J'ai construit des réseaux de neurones formel en c++. Python n'existait pas et mon programme devait rentrer dans 1.44 Mo. J'ai fait des mathématiques acturielles environ 2 ans avant de m'inscrire en informatique et suivre des cours de génie logiciel. Ce que je ne veux pas faire, c'est rentrer dans tout les sujets en même temps. Je ne sais pas si cela passerait en s'orientant sur une seule problématique qui est courante en recherche opérationnelle et seulement présenter cela dans ce que je peux faire à un employeur. Ce n'est peut-être pas ce qu'il recherche, mais il faut du temps pour avoir une bonne culture d'un domaine. Je dois les faire les recherches, trouver les bonnes informations et comprendre ce qui se passe avant de juger de quoi je dois chercher.
Je viens de m'abonner.
Génial Herve, toutes les vidéos du challenge sont disponibles ici ua-cam.com/video/SwGghwhk9Ak/v-deo.html
Ça serait possible des vidéos sur data analyste?
Je décide de partager chacune des vidéos sur lesquelles je tomberai pour ne être ingrat 🎉
Oh merci beaucoup ! 😊
Good job..
Good
Je suis en train de découvrir le machine learning et j'ai un projet de créer un système de prédictions des incendies dans une usine. Tu n'as pas genre un groupe ou une communauté où nous pouvons poser nos questions et nos problèmes ?
Tu peux rejoindre le groupe discord, le lien en description. Tu pourras poser dans ce groupe toutes les questions de ton projet.
Hey 👋
je prends le train en marche
Génial Teddy, nous sommes au jour 35 tu peux rattraper en écoutant les vidéos avec une vitesse *2 par exemple.
La quantité phénoménale d'informations qu'utilise l'IA me paraît contradictoire avec le système binaire : Comment en effet réduire une masse d'informations en deux variables d'entrée d'un arbre de décision. D'autant qu'il faut tenir compte de critères de profondeur de l'arborescence. Ma question est certainement symptomatique du fait que je sois profane dans ce domaine.
7:46 la "Ji" ? Golden source ?
Golden source pour dire source de référence ou la source à considérer. Est ce que la source des données est fiable?
@@LeCoinStat super merci