@@ -14,14 +14,14 @@ François Laurent, Bertrand Néron, Vincent Guillemot, Étienne Kornobis
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@@ -14,14 +14,14 @@ François Laurent, Bertrand Néron, Vincent Guillemot, Étienne Kornobis
## Objectifs supplémentaires
## Objectifs supplémentaires
Connaître les concepts clefs du Machine Learning : apprentissage, test, biais, classification, validation croisée, scoring. Savoir construire un pipeline de Machine Learning avec scikitlearn.
Connaître les concepts clefs du Machine Learning : apprentissage, test, biais, classification, validation croisée, scoring. Savoir construire un pipeline de Machine Learning avec scikitlearn. **Quelles sont les méthodes ?**
## Prérequis
## Prérequis
- Maîtriser la manipulation de chemins d’accès aux fichiers
- Maîtriser la manipulation de chemins d’accès aux fichiers
- Savoir faire une boucle et des boucles imbriquées
- Savoir faire une boucle et des boucles imbriquées
- Comprendre la notion de classe et d’objet en Python, et savoir utiliser des objets
- Comprendre la notion de classe et d’objet en Python, et savoir utiliser des objets
- Avoir des connaissances de base en statistique
- Avoir des **connaissances de base** en statistique
