Tous les algorithmes d'apprentissage automatique expliqués de manière intuitive en 17 min
#########################################
Je viens de lancer mon propre Patreon, au cas où vous voudriez me soutenir !
#########################################
Dans cette vidéo, je vais passer en revue tous les algorithmes d'apprentissage automatique en moins de 17 minutes pour vous donner une compréhension intuitive de leur fonctionnement et de leurs relations, ainsi que vous aider à choisir le bon pour votre problème. En partant de la régression linéaire jusqu'aux réseaux de neurones / apprentissage profond et à l'apprentissage non supervisé.
À regarder aussi :
Les compétences mathématiques qui rendent l'apprentissage automatique facile (et comment vous pouvez les apprendre)
https://youtu.be/wOTFGRSUQ6Q#########
Chapitres :
00:00 - Intro : Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
00:59 - Apprentissage supervisé
01:37 - Apprentissage non supervisé
02:20 - Régression linéaire
04:04 - Régression logistique
04:53 - K plus proches voisins (KNN)
06:10 - Machine à vecteurs de support (SVM)
07:51 - Classificateur Naive Bayes
08:37 - Arbres de décision
09:11 - Algorithmes d'ensemble
09:24 - Bagging & Forêts aléatoires
09:53 - Boosting & Apprenants puissants
10:26 - Réseaux de neurones / Apprentissage profond
12:42 - Apprentissage non supervisé (à nouveau)
12:57 - Clustering / K-means
14:35 - Réduction de dimensionnalité
15:15 - Analyse en composantes principales (ACP)