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Mon, 15 Jul 2024 06:18:14 +0000
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Durant cette formation Machine Learning avec Python, vous apprendrez à construire et optimiser vos modèles prédictifs grâce aux nombreux moments de pratique, en vous basant sur la librairie avec scikit-learn. Utilisé pour de la détection de fraude, des recommandations ou encore de la reconnaissance faciale, le Machine Learning (apprentissage automatique à partir de données) est aujourd'hui incontournable! Machine learning avec python la formation complète 1. Cette formation Machine Learning avec Python est destinée à des développeur·ses, Data Scientist, chercheur·ses ou encore Data Engineer débutants en Machine Learning, souhaitant utiliser des modèles prédictifs dans leurs applications, et apprendre à les optimiser. A l'issue de cette formation Machine Learning vous repartirez avec les corrigés des exercices vus avec le formateur, ainsi que les supports de cours. Vous aurez une bonne idée des rouages du Machine Learning et serez à l'aise pour construire des modèles prédictifs adaptés à vos problématiques. Vous utiliserez également plusieurs librairies utiles, telles que Numpy, SciPy, Matplotlib ou encore Pandas.

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Description Cette formation vous permettra d'acquérir les bases du Machine Learning (apprentissage automatique à partir de données). Si vous souhaitez créer vos propres modèles de prédiction et de classification en Python avec des algorithmes de Machine Learning et découvrir cette branche de la Data Science, n'hésitez plus et rejoignez cette formation (cf. programme ci-dessous) Cette formation explique pas à pas les notions compliquées de Machine Learning pour les rendre accessible au plus gr and nombre. Machine learning avec python la formation complète sur grioo.com. Lors de cette formation Machine Learning, apprenez à construire, optimiser puis déployer des modèles prédictifs avec la librairie Python scikit-learn. La formation se veut progressive et pratique. On décortique étape par étape les mécanismes des algorithmes des k Nearest Neighbors (k plus proches voisins), de la régression linéaire, de la régression logistique et de l'algorithme des k-mean clustering. Une palette assez large et fondamentale du Machine Learning. Vous apprendrez à évaluer la qualité et précision de ces modèles via des métriques d'erreur.

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Il est préférable d'exploiter la puissance d'ordinateurs distants ou du Cloud Computing et le shell est nécessaire pour y accéder. Le tout premier shell Unix fut le shell Thompson, sobrement appelé sh. Il fut écrit par Ken Thompson, l'un des pères fondateurs d'Unix chez Bell Labs. Le shell Thompson était utilisé comme shell par défaut pour Unix, jusqu'à la version 6. En 1979, avec la version 7, il fut remplacé par le shell Bourne. Écrit par Stephen Bourne, le shell Bourne était une version améliorée du shell Thompson. Afin de maintenir la rétrocompatibilité avec les scripts existants, Bourne commençait même en utilisant la même commande. Toutefois, les nouvelles fonctionnalités étaient nombreuses. Le shell Bourne était à la fois un shell interactif et un langage de scripting. Il prenait en charge l'exécution des tâches au premier plan et en arrière-plan. Les tuyaux et les redirections furent ajoutés, au même titre que des améliorations de la prise en charge des boucles. Le Machine Learning avec Python - De la théorie à la pratique - Préface | Editions ENI. Des commandes natives étaient incluses, afin d'éviter l'usage d'outils externes pour une efficacité accrue.

Nous entrerons ensuite dans le vif du ethical hacking en exploitant directement les failles localisées, et en y remédiant. Vous apprendrez ensuite les étapes de post-exploitation, évitant à un hacker d'éveler ses privilèges et de causer des dégats encore plus importants. Vous apprendrez enfin à réaliser un rapport de Pentesting complet avant de réaliser que vous avez vu l'entièreté des pans majeurs de la Cybersécurité.

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