PYTHON SKLEARN: KNN, LinearRegression et SUPERVISED LEARNING (20/30)
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- Опубліковано 9 чер 2024
- Ce tutoriel python francais vous présente SKLEARN, le meilleur package pour faire du machine learning avec Python.
Tous les modèles, et tous les algorithmes de machine learning ont déjà été implémentés avec une architecture orientée objet, chaque modèle disposant de sa propre classe. KNN, LinearRegression, Decision Trees, Support vector machines, etc.
Pour créer un modèle, on génère un objet de la classe correspondante. Au passage, c’est ce qu’on appelle un estimateur (dans sklearn) On peut aussi préciser entre parenthèse les hyper-paramètres de notre modèle. Par exemple, le learning rate d’une descente de gradient, ou bien le nombre d’arbres dans une Random Forest.
Une fois qu’on a initialisé notre modèle, on va pouvoir entraîner, l’évaluer, et l’utiliser grâce a trois méthodes qu’on retrouve dans toutes les classes de Sklearn. Ce sont les méthodes Fit, score et predict.
► EXEMPLE Régression Linéaire
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
model.score(X, y)
model.predict(X)
► EXEMPLE K-Nearest Neighbors
from sklearn.neighbors import KNeighborClassifier
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X, y)
model.score(X, y)
model.predict(X)
► TIMECODE DE LA VIDEO:
0:00 : Intro
01:00 : Comprendre le Machine Learning et L'apprentissage supervisé
04:25 : SKLEARN, API, et le fonctionnement d'un estimateur
08:27 : Régression avec SKLEARN (LinearRegression + SVR)
11:47 : Classification avec SKLEARN (K-Nearest Neighbor)
15:30 : Auriez-vous survécu au TItanic ? + Exercice
SKLEARN
scikit-learn.org/stable/
Carte des algorithmes de SKLEARN
scikit-learn.org/stable/tutor...
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► Qui suis-je ?
Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes.
Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle.
Que vous souhaitiez changer de vie, de carrière, ou bien développer vos compétences à résoudre des problèmes, ma chaîne vous y aidera.
C’est votre tour de passer à l’action !
► Une question ? Contactez-moi: contact@machinelearnia.com
Bonjour, vous êtes un génie de la pédagogie. J'ai même réussi à faire comprendre à mon neveu de 10 ans comment fonctionne l'apprentissage supervisé. Je ne comprends pas pourquoi votre chaîne n'a pas des millions de vues, avec cet engouement nouveau pour l'IA depuis la sortie de ChatGPT. En France, c'est le seul contenu sur ce sujet, en français aussi clair et agréable à écouter.
En plus de la qualité des exposés, les illustrations et animations sont géniales. Elles apportent beaucoup à la compréhension, et donnent en même temps une petite touche de légèreté très agréable... Mais quel boulot !
Merci beaucoup pour votre commentaire :) Oui ca demande du boulot mais ca me fait plaisir de produire de telles vidéos, et ca me fait encore plus plaisir de lire vos commentaires ! :)
+1
Tu vulgarise super bien les termes, très pédagogique. C'est rare de voir un contenu de si belle qualité. Bravo 🙏
Je te remercie du fond du coeur pour tout ton travail. C'est un travail plus que pro, je n'ai jamais vu pareil. C'est des gens comme toi qui font évoluer ce monde, et surtout aide les autres à évoluer aussi. Grand merci!!
Merci, c'est très gentil :)
Je n'écris jamais de commentaire d'habitude sur aucune des vidéos que je visionne, mais sur la tienne, je te dis un grand bravo ! C'est un très très bon travail pédagogique que voilà. Merci !
Merci beaucoup, ton commentaire est un rare honneur du coup ! ^^
Fraichement diplômée en Big data, j'ai voulu me mettre à niveau le temps de décrocher un CDI. Je suis tombée sur cette chaine que j'adore!! vraiment good job
Merci beaucoup ! Bravo pour ton diplôme en Big data et je te souhaite de trouver du travail le plus rapidement possible ! :) Si tu as des questions n'hésites pas.
Bonjour à vous
Plus que 10 vidéo !! tout film à une fin je te tire un grand chapeau chère Guillaume de toujours de battre à trouver du temps pour réaliser tes vidéos de fous qui sont si simple en apparence pour un novice mais très utiles pour une personne qui s'y connaît
Merci beaucoup pour ce commentaire ! Oui c'est quand meme un sacré travail pour rendre le contenu simple et ludique :)
Comme expected c'est toujours au top. Merci pour ton travail. Sci-kit c'est tout nouveau pour moi mias plus maintenant avec ca.
C'est juste un de mes outils préféré. Dans cette formation je vais encore faire pas mal de vidéos dessus, et par la suite je continuerai a le décortiquer a l'occasion
Travail hyper qualitatif et pédagogique merci beaucoup !
Tes vidéos et tes explications sont d'une qualité et d'une pertinence extrêmement rare. Chapeau bas encore une fois à l'Artiste !
Merci beaucoup pour ce compliment ! :)
Toujours aussi top ces vidéos, et en plus le texte de la description est riche et détaillé, c'est tout bonnement génial, un grand MERCI à nouveau :-)
Merci beaucoup, ca me touche beaucoup :)
bravo pour vos cours, ils sont vraiment très intéressants, très pédagogique
Vos tutos sont vraiment excellents, surtout pour leur compréhension. Bon boulot
Merci beaucoup ! Je passe beaucoup de temps pour les rendre si compréhensibles :)
tes vidéos sont top ça fait des années que je cherche des tutos en français, je te remercie infiniment
Merci beaucoup. Je suis très heureux de savoir que ces vidéos te sont utiles :)
J'adore vos vidéos, merci infiniment , bonne continuation
Excellent, merci une nouvelle fois pour ce condensé de pédagogie. On rentre dans le vif du sujet !
Merci beaucoup pour ce commentaire ! Oui, je ne voulais pas faire ma premiere vidéo sur la réalisation d'un réseau de neurones récurrents a 16 couches ! ahah
Je vous félicite de la qualité de cette vidéo et de toutes les vidéos que vous mettez en ligne. Toutefois l'apprentissage automatique n'est pas assez simple, vous le savez très bien. Il faut passez des heures et des heures devant votre poste pour pouvoir faire du vrai apprentissage automatique. Il y a pleine de choses à apprendre (calcul matriciel, statistiques inférentielles, les algorithmes, data visualisation, analyse des données, programmation, ...).Encore une fois un grand merci à VOUS.
Oui, votre commentaire est tout a faire pertinent, merci beaucoup :)
Vous êtes juste excellent, la pédagogie, la qualité de l'exposé ... chapeau bas pour ce grand Monsieur, mille mercis
Merci beaucoup :)
Merci c'est incroyable le contenu que tu proposes !
Merci :)
Sans doute la meilleure formation de machine learning au monde, merci cher Guillaume !
Merci beaucoup !!!! :)
Excellent travail du point de vu pédagogique et maitrise de contenu Bravo
On commence le pratique! merci pour la qualité d'exposition, comme d'abitude superbe vidéo, bonne continuation :-)
Merci beaucoup ! A bientôt :)
Je découvre la chaine un peut tard malheureusement, mais ça n’empêche pas que tes vidéos sont très faciles à comprendre, et mettent le doigt sur des points qui font peur au premier abord pour quelqu'un qui débute en ML.
Merci pour le temps que tu consacre à créer du contenu, ça m'aide beaucoup !
à Dimanche pour ta prochaine vidéo .
Merci beaucoup pour ton message, il fait tres plaisir !
Je débute en machine Learning. je n'ai pas encore fait de pratique mais seulement avec tes vidéos j'ai l'impression d'être un pro.
Wow ça me fait super plaisir de lire ça ! :) Je vais bientôt montrer des cas pratiques sur lesquels vous pourrez tous travailler... et progresser ! :)
Merci beaucoup tu es le meilleur!!! J'ai hâte de voir ta prochaine vidéo
@@MachineLearnia J'ai vraiment hâte! :)
sois amplement béni vraiment t'es le best de Ytb
Bonjour Guillaume, Vraiment très impressionné par cette vidéo. Super clair , et vidéo très bien présentée. Du travail de pro. Merci pour tout ce travail. Je vais de ce pas regarder tes autres vidéos.
Merci beaucoup, ce commentaire me fait très plaisir ! Bon visionnage et bon courage :)
J'ai jamais eu à écrire un commentaire mais je l'avoue vos illustrations et vos explications professionnelles m'ont poussées à suivre cette formation et en terme de qualités d'enseignements elle est parfaite.
est ce que vous avez recu son livre?
tout ce boulot pour nous aider à aller plus loin ! Vraiment chapeau guillaume ,moi j'adore
Merci beaucoup :)
C'est bien vraiment je suis convaincu de votre compétence ,une fois encore merci je très a l'aise avec vos cours là.
Merci beaucoup, je suis content que le cours vous soit utile. :)
Bravo pour toutes ses vidéos, esthétiquement très agréables, rythme très efficace, pédagogie topissime...bref, quel talent !
Merci beaucoup ! La suite arrive bientot ! :)
@@MachineLearnia tant mieux, j'ai hâte !
TU ME SAUVES !!!! merci enfin en francais et super bien expliqué, vraiment agréable ! +1 pour te soutenir
Je suis content d'avoir pu t'aider. :)
vraiment un excellent travail , grâce a vous j'ai compris tellement de choses concernant le machine Learning , qui m'ont aidé a avancer dans mon projet de fin d'études . je vous remercie infiniment pour ces vidéos très explicatives .
Merci !
bravo et merci !
j ai pu comprendre en 20 min ce que j ai pas pu comprendre en 1 mois , franchement rien a dire vous expliquez bien vous donnez des exemples très pratiques
bon courage merci
Wow c'est super ça me fait vraiment plaisir ! A bientôt j’espère !
C'est incroyable de pouvoir faire de pareilles choses merci Guillaume!
Oui c'est vraiment génial ! :)
Tu es vraiment une personne extraordinairement géniale !
Merci, toi aussi (car c'est gentil de commenter) :)
merci du temps pris et de l'enseignement guillaume..... c'est vraiment ce que l'on veut voir sur youtube.... claire fiable et valide
au fait est ce que vous pouvez parler sur pycharm avec machine learning
Merci beaucoup pour votre retour :)
Pycharm ne change rien au code que vous pouvez écrire. C'est juste une interface de développement.
Mais je pourrai faire des vidéos sur Pycharm si plusieurs personnes me le demandent en effet :)
chapeau bas Merci infiniment cher Guillaume très impatient pour la vidéo de l’apprentissage par renforcement sur l'exemples que vous allez nous exploiter bon travail
Oui ca viendra, mais pas dans cette série Python. Merci beaucoup Aymen ;)
@@MachineLearnia je vous en prie
je suis très très content aujourd'hui car j 'ai appliqué du machine learning à des données concrètes vraiment merci infiniment
Mais de rien, c'est une grand plaisir d'avoir pu vous aider :)
Ce moment quand tu vois que Machine Learnia a publié une nouvelle vidéo :DDDDDDDDDDD
(super vidéo! merci!)
Eeeeh Ce moment ou Julien Jaquemont m'écrit un super commentaire :DDDDDD
Ahah merci beaucoup ;)
excellente vidéo. Merci pour tout le travail que tu fournis.
De rien :)
Franchement c'est la meilleur chaine franco au monde. ne t'arrete surtout pas frere on te suit bcp
bon courage a toi
Merci beaucoup pour tes encouragements !
Cette video est géniale et très précise.
the best prof ever
Simple, claire et motivant .. Félicitations
Merci beaucoup ! :)
Merci beaucoup, vraiment c'est génial.
merci merci :)
Super travail , merci pour tes vidéos.
merci a vous
Encore du bon boulot. Merci pour tout.
Merci a vous
Yay j'aurai survécu à 80% ^^. Heum plus sérieusement, rien à dire comme d'hab excellente vidéo!
Wow tu fais partie des rares personnes a pouvoir dire ca ! Merci beaucoup ^^
J'ai fait pas mal de lstm et cnn sur keras, alors tout ça me parait assez naturel.
Explications limpides merci!
Magnifique et excitant !!!
Mon premier commentaire sur UA-cam pour te dire que : c'est excellent ce que tu fais ! Je partage le plus possible.
Merci beaucoup Thierry ! Ca me touche énormément ! Je me donne a fond pour sortir le contenu qui aidera mon public a devenir meilleur, alors c'est génial chaque fois que je lis ce genre de message :)
Bravo Guillauve, moi je suis déconnectée mais j'arrive à te suivte, c'est bien expliqué, pédagogique et simple et facile à comprendre, bravo, merci beaucoup
Merci beaucoup Houda :)
J'ai pas de mots,
je suis soufflé par la qualité de ce tutoriel.
Merci beaucoup ! :)
Super vidéo, toujours aussi pédagogique :)
Merci beaucoup :)
Bonjour a vous comment allez vous êtes programmeuse aussi?
Bravo c'est extraordinaire
Félicitations cher ami et vous êtes toujours au top
Merci ! :D
Je suis devenu un accro de ta chaine UA-cam et de ton site internet. Tu es mon rôle modèle et j'espère atteindre mes objectifs d'ici fin juin.
Merci beaucoup, ca me fait tres plaisir d'avoir un tel retour, et c'est toujours un plaisir de lire les messages des gens que j'aide avec mes videos. La relation humaine est tres importante pour moi. :)
Take Care of you !
Grace a vous jai eu le plaisir detre in data science vraiment merci pour les videos
C'est super ! Merci a vous ! :D
Juste parfait 👌🏻
Merci
Bravo et merci !
C'est vrai qu'on entend peu parler de Scikit Learn comparé à TensorFlow, Keras, PyTorch, Fast AI, mais c'est sacrément puissant !
Surtout les 4 lignes de codes pour tous les modèles.
J'adore Sklearn ! Merci pour le commentaire :)
Ce n'est pas la même application entre Machine Learning (SKLearn) et Deep Learning (Keras) même si les 2 peuvent être complémentaires.
😅😅
Hello, thx pour tes vidéos.
Ca fait 4 mois je me suis mis au ML, à partir de différentes sources. J'avais un peu de mal à avoir la big picture synthétique sur le sujet mais c'est devenu digeste d'un seul coup grâce à tes vidéos. Surtout le workflow itératif entre code, évaluation et processing, et les différentes stratégies en fonction des cas. J'ai pu poser en quelque sorte l'architecture neuronalle pour être à l'aise maintenant avec n'importe quel type de ressources.
Je découvre avec étonnement la méthode .score(), sans doute parce que je n'ai fait que de la classification depuis le début ... les méthodes de scoring proposées pour ce type de problème sont très différentes du coefficient de détermination.
Bonne continuation.
Salut ! Je suis très heureux d'avoir pu t'aider dans tes progrès, bravo a toi :)
Merci pour votre travail, chapeau !
Je vous en prie ! :)
C est incroyable !
C'est beau la Data Science n'est-ce-pas ! :)
Je ne fais quasiment pas des commentaires sur les vidéos UA-cam mais là, ça mérite vraiment des encouragement, c'est vraiment très pédagogiques vos vidéos, les concepts sont bien expliqués avec des animations très parlantes.
Bravo !!
J'espère qu'on aura l'occasion de voir d'autres modules de ML.
Bonjour et merci. Je vais tous les faire : Tensorflow, Keras, Pytorch.... mais a l'heure actuelle il y a déja pas mal de vidéos sur sklearn et ses différents modules ML.
@@MachineLearnia THANKS !!!
@@MachineLearnia merci beaucoup!
Franchement c'est génial!! Merci infiniment.
De rien :)
@@MachineLearnia Svp si vous pouvez nous donner des liens de dataframe à analyser
Beau travail Guillaume vraiment 🔝
Merci beaucoup ! :)
Bravo,merci infiniment
Merci beaucoup :)
un grand merci pour votre altruisme!
de rien :)
Et je le redis : FORMIDABLE série de vidéos !!!
Merci ^^
Merci pour ta vidéo !! une belle pédagogie de ta part !!
Merci !
C'est un très très bon travail pédagogique
Merci beaucoup !
excellent cours...merci bien
encore une fois du super contenu, je passe toutes mes pauses déjeuner à regarder tes vidéos! Dans celle ci, tu utilises KNN mais sauf erreur de ma part, on n'a pas vu auparavant ce que c'était, le mécanisme derrière etc (comme tu avais fait pour la régression linéaire). Est-ce dans une prochaine vidéo?
vous etes parfait
Merci beaucoup !
je ne sais pas comment le dire mais j'ai l'impression que tu as démystifier la data science vraiment si je deviens compètent je serais fier de dire tu m as formé en data science merci infiniment
Oh Merci beaucoup, je suis moi aussi très fier et heureux d'avoir de tels commentaires ! C'est tellement important pour moi d'aider les gens ! :)
Excellente vidéo je vous remercie
Merci !
Je suis tombé sur cette chaine un peu par hasard.
Pour résumer:
- maîtrise des sujets
- pédagogie
- travail en amont qui permet d'avoir un discours très fluide agrémenté de gimmicks
Bravo!
Merci beaucoup, c'est un plaisir quand je vois que le but recherché est accompli :)
Merci beaucoup machine learnia vraiment c cool 😊😊😊😊😊
De rien ! :)
Cet homme est un génie
Trop flatteur ^^
La vidéo est top et la série aussi ! Je partage ça immédiatement et j'aimerais mettre plus qu'un seul like :p
Merci beaucoup ! Que trouvez-vous de top au fait ? (juste pour savoir)
@@MachineLearnia c'est très bien expliqué et de manière très pedagogique. Je suis un cours de Machine Learning et le cour est ultra théorique. J'aime le fait de croiser immédiatement théorie et programmation ça permet de comprendre les exercices et de se projeter en train de le faire.
trop genial ta chaine
Super vidéo
merci beaucoup pour cette video, je commence a comprendre les modeles, surtout grace au petit programme survie sur un cas concret, j'ai 20% de survie sur le titanic
Bien joué !
chapeau monsieur
Super travail...merci
Merci beaucoup
Vraiment super boulot ! J'ai trouvé le dataset du titanic merci beaucoup !
Ok super !
T'es le meilleur
Merci ! Vous aussi vous êtes les meilleurs !
Bsr chef, je suis nouveau ds le domaine et j'ai commencé par suivre vos vidéo ça fait un moment. C'est vraiment du bon boulot, je suis vraiment impatient de voir la vidéo pour le choix de modèle en fonction du contexte
Super, je suis ravi de pouvoir vous aider avec mes vidéos - bon courage dans la continuation de votre apprentissage :)
@@MachineLearnia Merci
mais quel travail ! excellente explication on trouvera pas de mieux
Merci j'en suis flatté !
Ahhhh je suis en retard je viens de voir la vidéo! Super Vidéo**INFINI alors la scikit-learn je vais pas m'ennuyé pendant un bon moment Merci beaucoup pour les explication très clair grace à toi je vois que 'évolue très bien dans ce domaine qui nous passione tous! Au passage pour la méthode d'évaluation je n'ai pas la réponse Lol.
Scikit-Learn est sans doute la meilleure librairies de ML au monde sa c'est une vérité bon étant donné mon cursus de statisticiens je vais un peu m'intérésse à la librairies statsmodels par moment. Merci encore et à nous revoir dans la prochaine vidéo.
Merci beaucoup :)
Merci beaucoup !
De rien !
Merci, c'est super
de rien :)
Très bien expliqué. Tu peux nous faire un tuto aussi sur LSTM
Très bonne vidéo. Un point qui je penses doit être aborder tôt c'est l' hyper-optimisation (avec les méthodes de in-out sample) car si le débutant a tendance à mal exprimer les dimensions il a tendance à faire un peu trop confiance en son modèle :-) bonne journée et merci.
Merci beaucoup. Je vais parler de model selection dans la prochaine vidéo, peut-être que ça couvrira ton commentaire :) A bientôt !
Parfait !
Merci ;)
Merci et bravo pour la vidéo, une question pour mon projet stp : peut on faire de l'OCR à partir de SKLEARN ?
Merciiiiiii 🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰
très bon travail
Merci beaucoup :)
Excellent dear
encore merci ;) j'espère ( sincèrement) une vidéo ou tu nous explique l'interpretabilité des modèles ( Lime..)
Je voudrais beaucoup le faire a l'avenir, mais le sujet est difficile pour certains débutants, donc je dois faire les choses étapes par étapes. Mais je le ferai, c'est 100% sur !