Classification sous R avec FactoMineR et Factoshiny
Construire un arbre hiérarchique, visualiser les classes, caractériser les classes par les variables. Et comment faire un classification en grandes dimensions.
François Husson
Cours de classification (ancienne version)
Comment faire une classification ascendante hiérarchique ? Comment construire une partition d'individus ? Comment caractériser les classes d'individus ?
François Husson
Classification ascendante hiérarchique (cours 2/4) : exemple de CAH et choix du nombre de classes
Choix du nombre de classes dans une population à partir d'un arbre hiérarchique.
François Husson
Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) part 1
Faissal Mili
Caractérisation des classes d'individus issues d'une partition (cours 4/4)
Comment décrire les classes d'individus d'une partition à partir de variables quantitatives et/ou qualitatives.
François Husson
APPRENTISSAGE SUPERVISÉ : LES 4 ÉTAPES - ML#2
Pour résoudre un problème d'apprentissage supervisé (Supervised Learning), il faut passer par les 4 étapes suivantes: 1. importer un Dataset (x, y) qui contient ...
Machine Learnia
k-means : méthode de partitionnement (cours 3/4)
Description de la méthode des K-means Construction de classification sur des données de grandes dimensions Classification sur variables qualitatives.
François Husson
Comprendre le Machine Learning: L'algorithme du KNN
lien vers le forum de la communauté : https://discord.gg/m5eFDWV code promo: REDUCTION pour obtenir nôtre cours à 13,99€ au lieux de 199,99€ lien vers le ...
data world
Conférence SNT : Les données structurées et leur traitement
Conférence organisée par Class' Code Pays de Loire à destination des enseignants. Objectif : fournir une vue d'ensemble et poser les bases nécessaires à ...
pixees Scienceparticipative
Régression et classification linéaire | Intelligence Artificielle 9
Cette vidéo présente les premiers algorithmes très performants de machine learning, notamment en grandes dimensions, à savoir les régressions et classifieurs ...
Science4All
#19 Classification par les k-moyennes (k-means) dans Excel avec XLSTAT
Une introduction courte et intuitive à la classification par les k moyennes ou k-means, avec une application en archéologie Découvrez nos produits ...
XLSTAT
FABIEN LLOBELL / THÈSE : Classification de tableaux de données, applications en analyse sensorielle
Le 15 octobre 2020, Fabien clôturait 3 ans de travail sur la classification de tableaux de données et des applications en analyse sensorielle. Cette soutenance ...
Addinsoft
Apprentissage automatique [4.1] : Classification linéaire - fonction discriminante
Hugo Larochelle
Le Data Mining en 35 Leçons - Session 14 : Classification par l'arbre CHAID
Cette nouvelle session de la série de didacticiels "Le Data Mining en 35 Leçons avec STATISTICA" aborde la construction d'un arbre de décision par ...
Statistica France
Apprentissage automatique [1.11] : Concepts fondamentaux - comparaison d'algorithmes
Hugo Larochelle
Introduction au machine learning : des algorithmes à la pratique - David Bessis à l'USI
La valorisation des données est un sujet à la mode : les giga, tera et parfois petaoctets de données accumulées par les entreprises sont d'énormes gisements ...
USI Events
Du machine learning et des données | Guillaume et les algorithmes
Quand on parle d'intelligence artificielle aujourd'hui, on entend le plus souvent « machine learning » ou « apprentissage automatique » en français. Il y a deux ...
Le blob, l’extra-média
4 décembre 2019 – Séminaire 4/4 My Web intelligence : Algorithmes de classification et prédictions .
Comprendre les enjeux d'une opérationnalisation des hypothèses et de la constitution de modèles algorithmiques pour démontrer des corrélations entre les ...
My Web Intelligence - Data Intelligence for web strategies
Analyse de données, Data Mining et Big Data
Au delà de la statistique inférentielle de base, par Yves Gueniffey, Maître de Conférences à Mines Nancy.
Verdel Thierry
SMART IMPORT : SOLUTION POUR LE TYPAGE AUTOMATIQUE DE DONNÉES TEXTUELLES - Bérengère MATHIEU
BÉRENGÈRE MATHIEU - DATA SCIENTIST @MAKINA CORPUS La première étape d'un projet de Machine Learning est la récupération et l'import des ...
Web2day
Partie 2 : Les types d'analyses (iramuteq)
Cours sur Iramuteq par Mme Mélanie Ferrara. Partie 2 Les types d'analyses.
Inas Umons
PRÉ-TRAITEMENT DE DONNÉES avec Python (28/30)
MON SITE INTERNET EN COMPLÉMENT DE CETTE VIDÉO: https://machinelearnia.com/ ▻ REJOINS NOTRE COMMUNAUTÉ DISCORD ...
Machine Learnia
Analyse de données pour l’amélioration des procédés industriels
Colloque « Numérique : grande échelle & Complexité » Analyse de données pour l'amélioration des procédés industriels : Didier Juge-Hubert (Mines Douai)
IMT
Classification Supervisée - Machine Learning | Matters Meetup | Laurent Morelli
Avec ce Matters Meetup, renforcez vos connaissances en AI, grâce aux explications de Laurent Morelli sur les méthodes de classification supervisée du ...
Matters - Startup Studio
Classification ascendante hiérarchique avec librairie cluster - logiciel R
Exemple de Classification ascendante hiérarchique avec la librairie cluster (package cluster) du logiciel R. Avertissement : Normalement, il faut réaliser une ...
PabR67
Deep learning - Yann LeCun, à l'USI
Informations et inscription sur http://www.usievents.com Jamais l'intelligence artificielle n'aura été aussi proche d'égaler l'intelligence naturelle qu'avec le deep ...
USI Events
Planète-conférences - Mythes et réalités de l’intelligence artificielle
Planète-conférences - Mythes et réalités de l'intelligence artificielle Elisa FROMONT, Professeure à l'Université de Rennes 1 et chercheur à l'Institut de ...
Université Bretagne Sud
H2O, l'analyse prédictive sans coder ... ou presque (Claude Falguiere)
H2O est un outil d'analyse de données écrit en Java principalement axé sur l'analyse prédictive et le machine learning. Il tourne sur Hadoop et sur des clusters ...
Devoxx FR
Intelligence artificielle, Machine learning & analyse du sentiment - Kevin ADDA - Web2day 2019
Kevin ADDA CTO @BETTER WORLD ---------------------- Définie comme « la capacité à identifier et gérer ses propres émotions et les émotions des autres » ...
Web2day
Le machine Learning, ses applications dans le trading - Andreea Turcu, Data Scientist @ Devoteam
Nos formations : https://jedha.co/ Soyez les bienvenus à la visualisation en ligne de la première conférence réalisée par Jedha à Lyon ! En regardant cette vidéo ...
Jedha Bootcamp
L'informatique du temps et des événements - Gérard Berry
Leçon inaugurale de Gérard Berry (28 mars 2013), professeur au Collège de France et titulaire de la chaire Algorithmes, machines et langages ...
Collège de France
Le Data Mining en 35 Leçons - Session 16 : Classification par les Forêts Aléatoires
Cette nouvelle session de la série de didacticiels "Le Data Mining en 35 Leçons avec STATISTICA" aborde le processus de construction des forêts aléatoires.
Statistica France
L’imagerie hyperspectrale aéroportée au service de l’économie et de la sécurité environnementale
L'utilisation des moyens aéroportés (avion ou drone) équipés d'imageurs hyperspectraux de dernière génération pour l'observation à distance des milieux ...
Espace des sciences
Deep Learning for Health. Apprentissage profond pour la santé. Part.1
Retrouvez l'intégralité des ressources associées à cette vidéo sur : https://sesstim.univ-amu.fr/video-box/webinar-sesstim-ohi-cecile-capponi Webinar ...
SESSTIM
Les types d'apprentissage : Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning...
Comprenez quels sont les principaux types d'apprentissage : Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Unsupervised ...
Lucas Willems
Keynote : La transformation digitale est finie, place à l'IA et au big data !
Comment l'intelligence artificielle peut-elle transformer en profondeur les métiers et la manière de manager ? Dr. Aurélie JEAN navigue depuis plus de 10 ans ...
Orange Business Services
Machine Learning - Apprentissage non-supervisé - Règles d'association-vidéo 2/2 -Apriori avec Python
rebii ahmed
Apprentissage automatique [5.5] : Méthodes à noyaux - résumé
Hugo Larochelle
Machine Learning - Apprentissage non-supervisé - Règles d'association-vidéo 1/2 -Algorithme Apriori
rebii ahmed
NLP001: Traitement du langage naturel - Introduction
Je vous présente dans cette vidéo une introduction au Traitement du langage naturel.
dabounou
MACHINE LEARNING : 04 REGRESSION LOGISTIQUE
Mise en application de la régression logistique en python :-) Pour la théorie : https://www.math.univ-toulouse.fr/~besse/Wikistat/pdf/st-m-app-rlogit.pdf Pour les ...
INTECHWETRUST
Apprentissage automatique [4.5] : Classification linéaire - approche probabiliste discriminante
Hugo Larochelle