Acquérez des compétences pratiques en apprentissage automatique en mettant en œuvre et en évaluant des modèles de « Random Forest » en Python. Dans cette formation pratique, vous suivrez un parcours complet d’apprentissage supervisé à l’aide du jeu de données SONAR, depuis la préparation et l’exploration des données jusqu’à la construction d’arbres de décision et à l’évaluation du modèle de « Random Forest ».

Grâce à des exercices de codage guidés, vous apprendrez à charger et à inspecter des données, à appliquer des techniques de division d’arbres de décision à l’aide de l’indice de Gini, et à évaluer les performances de classification par validation croisée. Vous construirez ensuite un classificateur « Random Forest » et évaluerez son efficacité à l’aide d’approches de validation structurées et d’analyses de performances. Ce cours s’adresse aux apprenants ayant une connaissance de base de Python et souhaitant approfondir leurs connaissances en apprentissage automatique supervisé grâce à un apprentissage pratique axé sur le code. Plutôt que de vous concentrer uniquement sur la théorie, vous mettrez en œuvre chaque étape du processus de modélisation et évaluerez les performances du modèle à l’aide de techniques de validation éprouvées. À l’issue de ce cours, vous serez capable de créer et d’évaluer des classificateurs de type « forêt aléatoire » (Random Forest) en Python, d’appliquer des techniques de préparation des données, d’utiliser des mesures d’impureté pour construire des arbres de décision, et d’évaluer des modèles de classification en toute confiance. Si vous recherchez une introduction pratique aux forêts aléatoires et à l’apprentissage supervisé, ce cours vous offre une expérience d’apprentissage structurée et axée sur des projets.