APPRENTISSAGE NON-SUPERVISÉ avec Python (24/30)

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  • เผยแพร่เมื่อ 11 ก.ย. 2024

ความคิดเห็น • 403

  • @mohamedbebay8603
    @mohamedbebay8603 10 หลายเดือนก่อน +1

    Thaks teacher , I studie Master in Big Data and without doubt ; this is the best tuto in ML I've never seen .

  • @Dieu_Seul_Suffit__PJG
    @Dieu_Seul_Suffit__PJG 2 ปีที่แล้ว +5

    Bravo,
    l'une des meilleurs video sur youtube sur l'apprentissage non supervisé....
    explication avec une pédagogie sans pareil

  • @barbarapernot8167
    @barbarapernot8167 ปีที่แล้ว +2

    Cette vidéo est vraiment tout ce dont j'avais besoin (et j'ai pourtant déjà parcouru pas mal de contenu sur le même sujet). Des explications claires, des exemples concrets, et une mise en application avec Python
    Donc un grand MERCI pour cette vidéo, je ne manquerai pas de me référer à votre chaîne à l'avenir !!

  • @duflotjean
    @duflotjean 4 ปีที่แล้ว +2

    Merci pour cette remarquable vidéo. En plus cela me rappelle de très vieux souvenirs (milieu des années 70) lorsque l'on essayait, avec un succès très moyen...) d'utiliser l'analyse en composantes principales pour essayer de classifier les directions départementales du Ministère de l’Équipement selon toute une flopée d'indicateurs d'activités. Mais nous ne respections pas vraiment les conditions que vous citez en fin de vidéo, je m'en aperçois en vous écoutant.
    Le Nouvel Observateur a également publié à cette même période des "cartographies" de différents comportements sociologiques, basées sur l'ACP.
    Finalement il n'a fallu "que" 40 ans pour disposer d'outils puissants qui permettent d'aller vite, mais il faut toujours une grosse réflexion en amont pour les utiliser correctement, et des compétences techniques plus vastes.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Merci pour ce témoignage intéressant Jean, vous apportez toujours une anecdote intéressante aux vidéos ! Vous avez raison : il faut toujours une réflexion adéquate pour utiliser convenablement nos outils.

  • @souleymanesow4909
    @souleymanesow4909 4 ปีที่แล้ว +2

    Excellente vidéo, cela m'a permis de découvrir l'algorithme d'IsolationForest. En effet j'avais travaillé sur la détection des fraudes mais pour les algorithmes d'ensembles comme Xgboost et LightGBM. En tant que Data Scientist, tes vidéos me sont vraiment utiles. Merci à toi Guillaume!!!!!

  • @master-tech1815
    @master-tech1815 4 ปีที่แล้ว +17

    14mn, je veux que vous nous fassiez une vidéo sur la classification de documents. Merci encore une fois

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +14

      Je vais le faire alors, c'est décidé ! :)

    • @master-tech1815
      @master-tech1815 4 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia Un grand merci maitre

  • @lativayahya318
    @lativayahya318 4 ปีที่แล้ว +4

    nous vous attendrons en vidéo d'apprentissage par renforcement , vos formations sont les meilleures merciiii Guillaume Saint-Cirgue

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup, c'est un plaisir ! :)

  • @saadiaouldsaada4003
    @saadiaouldsaada4003 4 ปีที่แล้ว +9

    Merciiiii de m'empêcher de perdre la tête pendant ce confinement 🙏
    Excellent travail, comme d'habitude 😁

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      C'est un plaisir de vous occuper pendant le confinement :)

  • @guillaumetopenot7143
    @guillaumetopenot7143 4 ปีที่แล้ว +2

    SUPER ! Je n'avais pas compris le concept PCA la première fois que l'on me l'a expliqué
    Content de te soutenir sur Tipeee (là, je fais un rappel pour tout le monde !)

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Merci beaucoup a toi :) je suis content d'avoir pu t'aider

  • @master-tech1815
    @master-tech1815 4 ปีที่แล้ว +3

    j'aime toujours avant de commencer à regarder la vidéo
    Merci beaucoup et bonne continuation

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup c'est vraiment sympa

  • @raphaelantoine9797
    @raphaelantoine9797 6 หลายเดือนก่อน

    Franchement je ne saurais comment vous dire merci. ❤❤❤ étant distrait en salle ( du au fait que mon prof parle très vite et pour moi n’explique pas très bien) j’ai pu grâce à vous valider la matière et même les tp (ceux qui suivaient le plus d’ailleurs rattrapent)
    Merci encore vous avez une très belle pédagogie, tout est très bien expliqué même pour un ignorant.

  • @madaragrothendieckottchiwa8648
    @madaragrothendieckottchiwa8648 4 ปีที่แล้ว +1

    Trés heureux de savoir que vous allez bien mon Chère Guillaume !!!!!! Beau travail et vidéo bien développer !!

  • @danielleveillet
    @danielleveillet ปีที่แล้ว

    Je pense que je vais adorer l'apprentissage non-supervisé. Votre présentation est brillante comme d'habitude et en plus je trouve que là, on s'approche de l'apprentissage naturel surtout avec les centroids. Quand un enfant apprend à parler, il entend des mots et il vit des expériences. Il doit établir les relations entre les mots et les expériences. Les mots sont comme des centroids, liés aux expériences diverses... Bref je trouve géniale cette idée de centroids. Félicitations, j'admire votre travail.

  • @hansomary3827
    @hansomary3827 4 ปีที่แล้ว +4

    Super, merci la video tombe a pique j'avais justement un projet a faire en ACP. 🙏🏼🙏🏼

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Je suis tellement heureux de pouvoir vous aider ! :D

  • @yvespanfulegoue5991
    @yvespanfulegoue5991 4 ปีที่แล้ว +1

    vous êtes un super génie des data science et un excellent enseignant. waho vous m'inspirez beaucoup.

  • @beochannelbymaika2171
    @beochannelbymaika2171 5 หลายเดือนก่อน

    Merci pour les explications très claires, les recaps pertinents et le voix très agréable à suivre. C'est dommage que je connais pas la chaîne avant car même avec une formation payant très cher, je n'ai pas des explications si claires comme les vôtres.

  • @huguesakre2829
    @huguesakre2829 4 ปีที่แล้ว +2

    merci beaucoup prof, vous êtes le meilleur. Prof faites une vidéo ou vous classez ce serait encore plus instructif

  • @moussakeitamoussakeita8519
    @moussakeitamoussakeita8519 4 ปีที่แล้ว +3

    Bon retour, on avait hâte 😍

  • @ulrichkarlodjo1457
    @ulrichkarlodjo1457 4 ปีที่แล้ว +1

    Ah rien qu'en regardant la durée j'ai prédit que sa allait envoyé du LOURD! Alors la merci beaucoup professeur alors la je vais repassé sa en boucle pour mieux appréhender le tout et faire des test sur certains dataset! Super vidéo comme dab!

  • @oumarmahamat3156
    @oumarmahamat3156 4 ปีที่แล้ว +1

    Merci 🙏 infiniment ça nous aide énormément vos vidéos.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      De rien c'est un plaisir d'aider gratuitement les gens

  • @stephd6196
    @stephd6196 ปีที่แล้ว

    Cette vidéo est vraiment très claire ! et donne un bon exemple de ce qu'on peut faire.
    Je pense que 3 ans plus tard la question n'est plus à l'ordre du jour mais un exemple de clusterisation avec des données textes serait un bon cas pratique...bon c'est pas innocent, je me prends la tête avec cela sans vraiment savoir si ma méthode et mes résultats sont corrects!!
    Mais merci encore pour ces vidéos !

  • @thibaultl4413
    @thibaultl4413 4 ปีที่แล้ว +4

    Merci bcp ! Très beau travail de montage et d'explication !

  • @dad7694
    @dad7694 4 ปีที่แล้ว +2

    Vidéos très claire. Merci à toi pour ce travail !

  • @malekguedda7423
    @malekguedda7423 4 ปีที่แล้ว +1

    mercii bcp ça m'a aidé trop, c'etait la meilleure serie en machine learning que j'ai jamais vu, deja j'ai l'habitude de commencer une serie de formation et de la quitter dés le 4eme ou le 5eme video, mais celle ci je l'ai terminer en 2 semaines et suis excité en attendant la prochaine video, mercii bcp maitre pour votre pedagogie excellente, !! bon je suis debutant dans ce domaine j'ai suivie cette serie et une demi serie sur le deeplearning , j'ai besoin de vos conseils, comment peux-je maitriser le machine learning et creer mes propre codes, pouvez vous me donner une astuce ou une methode efficace pour continuer ?!

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup et bravo pour tes progrès en la matière ! Si tu as réussis a arriver jusqu'ici c'est avant tout grâce a ta motivation ! Pour répondre a ta question je te conseille de participer a quelques projets sur le site de Kaggle : il y a des compétitions simples comme le Titanic ou bien la prédiction de valeurs immobilieres qui sont de bons exercices pour développer toi-meme des codes de Machine Learnig

  • @hacenebelhadef5246
    @hacenebelhadef5246 4 ปีที่แล้ว +6

    Merci beaucoup Guillaume
    Excellent travail, simple et pédagogique ....
    SVP pourriez vous nos faire un Tutorial sur L’apprentissage par renforcement?

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +4

      Je vais en faire une série tout entiere ! :)

    • @hacenebelhadef5246
      @hacenebelhadef5246 4 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia Merci d'avance
      c'est très gentil...

  • @medberd8885
    @medberd8885 4 ปีที่แล้ว +1

    Merci infiniment chère Guillaume.

  • @AbdelaazizHESSANE
    @AbdelaazizHESSANE 4 ปีที่แล้ว

    Cher Guillaume, vous êtes une source d'inspiration, la qualité du contenu que vous présentez dans la chaîne est magnifique.. Pouvez vous parler dans une vidéo sur les Systèmes de recommandation ??

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Oui je vais faire des vidéos sur ce sujet ne vous inquiétez pas :)

    • @AbdelaazizHESSANE
      @AbdelaazizHESSANE 4 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia Merci :)

  • @emmanuelbonnet8539
    @emmanuelbonnet8539 4 ปีที่แล้ว +1

    Excellent comme d'habitude! Super idée de proposer une vidéo d'exemple d'utilisation pratique de KMeans, tris de documents ou autre...

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      J'ai prévu de le faire :) Merci

  • @zieouattara1635
    @zieouattara1635 4 ปีที่แล้ว +3

    J’attendais que ça. Merci prof 🙏

  • @theor5677
    @theor5677 4 ปีที่แล้ว +1

    L'une des meilleurs videos de ta chaine YT, merci Guillaume !

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci Théo ! Ca fait plaisir ;)

  • @DiizouFR
    @DiizouFR 4 ปีที่แล้ว +2

    Vidéo et montage au top !
    Congrats
    Jo

  • @abdoulazizndiaye1556
    @abdoulazizndiaye1556 4 ปีที่แล้ว +3

    Très beau travail Guillaume, comme toujours.

  • @jonathancasteloot5989
    @jonathancasteloot5989 4 ปีที่แล้ว

    grâce à cette video : j'ai dans ma toolbox IsolationForest et LocalOutlierFactor, 2 'clefs' dans la réalisation d'un nettoyage d'outliers efficace. Vous êtes le seul à nous faire grimper avec une telle passion dévorante :D !

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Bravo ! Vous avez l'état d'esprit d'un vainqueur ! :) J'aime bien le terme de toolbox :)

  • @Rickynoxe
    @Rickynoxe 3 ปีที่แล้ว +2

    Superbe série de vidéos. Bravo pour l’approche pédagogique, le format, les explications toussa toussa.
    Tout devient plus clair. 👍
    Dans la suite de PCA avez-vous prévu de faire une vidéo sur la reconnaissance faciale et eigenfaces ?

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว +2

      Oui je le ferai. merci beaucoup :)

  • @philtoa334
    @philtoa334 4 ปีที่แล้ว +1

    super , une bonne présentaton claire et colorée .Des explications sérieuse sur un ton agréable . Bref Magnifique / 2O.

  • @alphadiallo7729
    @alphadiallo7729 4 ปีที่แล้ว

    Il y'a tout juste une semaine que j'ai découvert cette formation. Personnellement vous avez fait un travail remarquable

  • @ibrahimabarry8839
    @ibrahimabarry8839 4 ปีที่แล้ว +1

    merci beaucoup
    et on aimerait bien que fasses une video de classification

  • @KenoKanawa
    @KenoKanawa 2 ปีที่แล้ว

    Comment tu expliques super bien, c'est clair comme de l'eau de roche, merci

  • @noorabentaher1295
    @noorabentaher1295 4 ปีที่แล้ว +1

    Mercii beaucoup pour cet effort que vous faites pour bien expliqué. Merci énormément 🙏

  • @robinchriqui2407
    @robinchriqui2407 4 ปีที่แล้ว +1

    Merci beaucoup, très clair et pédagogique.

  • @papaviagbeko272
    @papaviagbeko272 3 ปีที่แล้ว

    Il m'a fallu moins d'une heure de temps pour bien comprendre le principe des algorithmes expliqué. Bonne maîtrise de la pédagogie. Félicitation

  • @jmbdeblois
    @jmbdeblois 4 ปีที่แล้ว +1

    Une excellente vidéo Guillaume. j'adore ce chat pour expliquer le PCA...Schrodingër n'est pas loin...

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci JM ! je cherche toujours plus d'analogies et de représentations pour aider la compréhension des novices, et même des plus expérimentés (c'est toujours sympas de faire l'effort de se simplifier un concept que l'on connait déjà)

  • @alexandrelambert5536
    @alexandrelambert5536 2 ปีที่แล้ว

    Merci Guillaume, en fin de parcours Data Analyst je comprends enfin l'utilité d'un dendogramme un Kmean et une ACP. Et ce après 15 visonnages Alexandre

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  2 ปีที่แล้ว +1

      Je ne m'appelle pas Jonathan, mais de rien !

  • @Master_of_Chess_Shorts
    @Master_of_Chess_Shorts 3 ปีที่แล้ว

    Vous enseignez de manière exceptionnelle !

  • @moniafachristgoumou8749
    @moniafachristgoumou8749 4 ปีที่แล้ว +3

    Un grand merci on attendait lol !!

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup d'avoir été patient :)

  • @catherinebrice2264
    @catherinebrice2264 2 ปีที่แล้ว

    Vraiment bravo pour ta clarté et ton approche pédagogique.

  • @mohammed_yazidcherifi9816
    @mohammed_yazidcherifi9816 4 ปีที่แล้ว +2

    Très bonne vidéo, on vous remercie de nous faire éviter de gaspiller notre temps dans ce confinement, Bonne continuation et très impatient de voir la suite.
    Oui je suis absolument d'accord pour vos propositions surtout pour les caméra de surveillance, je me demande bien comment ceci peut se faire genre quels genre de dataset pourrait-on fournir à notre modèle pour qu'il dise que c'est une anomalie ?
    Excusez moi; j'aimerais juste vous poser une question mais elle n'a pas grande relation avec la vidéo.
    En fait le Machine et le Deep Learning on doit toujours montrer un dataset à la machine que ce soit composé de X et y, mais concernant des programmes tel que les jeux d’échecs, le jeux go, des IA comme alphaZéro, Stockfish etc.. je ne pense pas qu'on a dû monter à la machine des milliers de parties d’échecs pour savoir jouer, on peut parler de vrai IA avec ça, alors à votre avis comment ces IA ont appris ça, et surtout pourquoi y'a t-il de différence de performance entre ces logiciel de jeux d'echecs si ils sont mis en place de la même façon .
    Désolé encore une fois si je vous dérange avec mes question,
    Merci bien
    Cordialement.
    Bon confinement et merci encore une fois.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Merci ! C'est un plaisir de vous aider, surtout en cette période d'épidémie.
      Pour detecter des anomalies sur une caméra de surveillance, il faut entrainer des réseaux de neurones Convolutifs (qui comprennent a quoi correspondent des images) et ensuite il est facile d'utiliser ces réseaux de neurones pour faire du clustering ou de la detection d'anomalie.
      Pour les jeux d'echec, de go, etc, ca n'est pas un Dataset X, y qui est utilisé. La meilleure technique (en2020) est l'utilisation de l'apprentissage par renforcement, on demande a la machine de générer ces propres expériences (par exemple en jouant contre elle-meme) et de développer une stratégie pour maximiser ces victoires.

    • @mohammed_yazidcherifi9816
      @mohammed_yazidcherifi9816 4 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia Merci beaucoup

  • @user-cs1cu2bu1u
    @user-cs1cu2bu1u 5 หลายเดือนก่อน

    Merci pour les explications hyper claires !!

  • @gutsshots1063
    @gutsshots1063 ปีที่แล้ว +1

    Un grand Merci a toi.

  • @AgentRex42
    @AgentRex42 4 ปีที่แล้ว +2

    La vidéo est OUF !

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Merci Rex c'est un bon compliment venant de toi :)

  • @ayoubkassi2658
    @ayoubkassi2658 4 ปีที่แล้ว +1

    Merci Guillaume 😊

  • @lativayahya318
    @lativayahya318 4 ปีที่แล้ว +1

    Merci beaucoup

  • @guittenysophie3680
    @guittenysophie3680 2 ปีที่แล้ว

    Incroyablement clair. Approche très pédagogique. Merci !

  • @andreakue9549
    @andreakue9549 4 ปีที่แล้ว

    LA MACHINE a encore frappée. Mais quel boulot Guillaume tu fais...Tu es le meilleur et de loin. Tu dois être soutenu d'avantage sur Tipee. C'est un très beau projet ce que tu proposes à tout un chacun. J'ai particulièrement une question pour toi: D'après le questionnaire que tu as envoyé ya quelques jours, comptes tu proposer à l'avenir des formations personnalisées ou autre format payantes pour former des Data Scientists ? Au vue de ce qui est proposé sur internet, ce sera un succès TOTALE pour toi. Ton talent, tes efforts, ta compétence doivent être récompensés. Prend soin de toi et de ta famille en ce mauvais temps................Amicalement André

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Merci beaucoup André. Je travaille sur la conception d'une formation qui aidera le plus grand nombre de personnes dans notre communauté, La sortie est prévue pour cette année. Vous allez en entendre parler progressivement... ;)
      A bientôt !

  • @nicolasclgr6259
    @nicolasclgr6259 4 ปีที่แล้ว

    Super vidéo, explication très clair et lourde de sens.
    Elle m'a même aidé à comprendre une notion abordée (la création de foret) dans des livres de machine learning que finalement je n'avais pas si bien compris que cela.
    Encore GG pour tes vidéos guillaume et très bonne pédagogie, outil pédagogique au top également

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci ça me fait très plaisir de savoir que j'ai pu vous aider a mieux comprendre les ensembles d'arbre :)

  • @marx427
    @marx427 3 ปีที่แล้ว

    J'ai appris tellement durant cette vidéo. Merci beaucoup, c'est une mine d'or !

  • @jeanphilippelarre4218
    @jeanphilippelarre4218 4 ปีที่แล้ว

    Un grand merci pour ces cours concis mais aussi détaillées.

  • @prestigiuseppe2659
    @prestigiuseppe2659 4 ปีที่แล้ว +1

    Magnifique vidéo ! Cela vient de m'aider énormément pour mon projet car je devais faire de la détection d'anomalie. On se réjouit des prochaines vidéos ! La prochaine vidéo traitera sur quel sujet ?

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      CA me fait très plaisir de savoir que j'ai pu autant te venir en aide ! La prochaine vidéo traite des techniques d'ensemble, mais je n'en dit pas plus ! ^^

  • @nouhameg9047
    @nouhameg9047 4 ปีที่แล้ว +2

    Merci infiniment

  • @Alexis-gv8ew
    @Alexis-gv8ew 4 ปีที่แล้ว +3

    Merci beaucoup Guillaume pour cette superbe vidéo très claire ! On a vraiment le sentiment de rapidement progresser avec toi ! :)
    Une petite question, tu dis qu'il n'est pas conseillé d'utiliser le PCA sur des données encodées. Donc avec un dataset comportant de nombreuses features dont la majorité est catégorique, comment faudrait-il s'y prendre pour réduire la dimension ?

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci Alexis :)
      PCA fonctionne dans tous les cas, mais si tu as un grand nombre de colonnes suites a du OneHotEncoding, plusieurs approches sont envisageables :
      1- Utiliser un autre algorithme de réduction de dimension comme MDS
      2- Remplacer les catégories par une valeurs qui leur ai propre (par exemple replacer les noms des pays par leur nombre d'habitants - mais attention cela peut impacter l'algorithme qui va potentiellement considérer qu'un gros pays est plus important qu'un petit)
      3 - Utiliser un AutoEncoder
      Il y a encore beaucoup d'autres méthodes et je ne manquerai pas de faire des vidéos a ce sujet.

  • @ftmagicart
    @ftmagicart 3 ปีที่แล้ว +1

    Excellente vidéo, j'ai adoré. Merci beaucoup.

  • @mondherelmufti6930
    @mondherelmufti6930 3 ปีที่แล้ว

    Merci infiniment, vous êtes de grande qualité.

  • @fatimadaoud9402
    @fatimadaoud9402 2 ปีที่แล้ว

    Merci beaucoup Guillaume pour cette superbe vidéo

  • @jord-aeleon1887
    @jord-aeleon1887 4 ปีที่แล้ว

    Bonjour. Merci pour cette vidéo encore très bien réalisé. Les images animées aident vraiment à la compréhension des concepts.
    Je serais assez curieux de voir un exemple taille réel de tri de photos à l'occasion si ça se fait sur la chaine.
    Encore merci :)

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Oui je vais le faire prochainement ! C'est sur ! :)

  • @chahinezben9099
    @chahinezben9099 2 ปีที่แล้ว

    Merci beaucoup monsieur Guillaume , vos vidéos sont très utiles

  • @moussabamba6216
    @moussabamba6216 4 ปีที่แล้ว +2

    merci infiniment pour ce bon travaille mais j'ai hate de voir la classification d'image .vaiment toujours top

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Je vais faire de la classification d'image dans les prochains mois (dans une série sur le Deep Learning)

  • @babaabba9348
    @babaabba9348 3 ปีที่แล้ว

    généralement je préfère regarder des vidéos en anglais(indiens) mais avec machine Learnia ça devient plutôt un plaisir d'apprendre un grand Merci de Marseille

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup pour votre soutien, c'est un plaisir !

  • @melodie6948
    @melodie6948 4 ปีที่แล้ว +1

    Merci bcp pour toutes ces super videos!!:)
    Est-ce que par la suite tu vas faire des projets type kaggle du début à la fin? Parce que ça serait intéressant de voir tout le processus d'un projet bout àbout du nettoyage des données à la meilleure prédiction. Merci bcp!!

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +2

      Je prévois de faire cela, tu lis dans mes pensées ! :)

    • @melodie6948
      @melodie6948 4 ปีที่แล้ว

      Merci bcp!! :)
      Oui c'est pas la 1ère fois qu'on me le dit!! 😃

  • @endingalaporte
    @endingalaporte 4 ปีที่แล้ว +1

    favoris !

  • @auganmadet6612
    @auganmadet6612 4 ปีที่แล้ว

    Encore un GRAND Merci pour ce cours très instructif.
    Pour être dans l'actualité, serait-il possible que tu puisses faire une vidéo sur des sujets autour de l'analyse vidéo (unattended) ?Cela me semblent intéressant à explorer, notamment autour de la distanciation sociale (vérification du respect de la distance minimale entre 2 individus) et du port du masque. En espérant que ma question aurait susciter ton attention.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Merci beaucoup ! Je vais essayer de faire ca dans les temps 1 :)

    • @auganmadet6612
      @auganmadet6612 4 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia Génial, j'ai hâte de voir la vidéo , je suis sûr d'apprendre beaucoup de choses :-).

  • @Volivolou
    @Volivolou 4 ปีที่แล้ว +1

    Excellente vidéo, les animations sont géniales 👌

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Merci Luis, content d'avoir un commentaire de ta part ;)

  • @lahninemohammed1808
    @lahninemohammed1808 ปีที่แล้ว

    Excellente vidéo, merci bien.

  • @haitamarsalane9924
    @haitamarsalane9924 4 ปีที่แล้ว

    vos vidéos sont sans doute les meilleures....Cependant, je souhaiterais si c'est possible de voir encore plus de videos contenant des exercices afin de pratiquer encore plus (ex: l'algorithme génétique...) sinon merci bcp pour l'effort, je ne cesse point d'apprendre avec vous.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Je compte faire plus d'exercices a l'avenir, et les vidéo 26, 27 , 28 29 seront complètement sur l'étude de projets

  • @glodysinga4577
    @glodysinga4577 4 ปีที่แล้ว +2

    Merci beaucoup Guillaume pour cette fabuleuse vidéo .
    Mais en fait comment pouvons nous faire des prédictions avec le KMeans et surtout comment visualiser nos nouvelles données sur un scatter afin de voir à quel cluster il appartient ?

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Pour faire des prédictions avec KMeans il faut utiliser la méthode model.predict() dans laquelle vous pouvez passer de nouvelles données. Les données seront rattachées au centroides le plus proche.
      Pour visualiser le tout, vous pouvez utiliser un PCA(n_components =2)

    • @glodysinga4577
      @glodysinga4577 4 ปีที่แล้ว +1

      Ok merci beaucoup prof !

  • @derouiadnane8854
    @derouiadnane8854 4 ปีที่แล้ว +1

    Salut guillaume, vraiment bravo pour ton contenu !! je voulais te poser une question, maintenant je sais coder en python et je viens de voir tes vidéos sur les Pandas et sur Matplotlib et je voulais savoir ce que je dois apprendre pour réussir un créer un algo de trading rentable. Merci beaucoup pour ton contenu, t'es le meilleur !

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Salut ! Pour créer un algo de trading rentable :
      1) Avoir des compétences en trading : c'est absolument nécessaire, beaucoup de gens pensent qu'il suffit un peu de machine learning et pouf magie on gagne des millions ! (on va plutôt perdre des millions de cette manière)
      2) télécharger des données, ou mieux encore, utiliser l'API d'un site de trading pour avoir access aux données en temps réel
      3) avec les connaissance en trading, il faut créer de nouvelles variables intelligentes a partir de tes données (exemple simple : créer des courbes de Bollinger)
      4) Développer un algorithme de time-series qui utilise toutes les variables crées pour faire des prédictions avec le temps

    • @derouiadnane8854
      @derouiadnane8854 4 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia Merci infiniment pour ta réponse, keep it up ;)

  • @lallayakout3443
    @lallayakout3443 3 ปีที่แล้ว

    Continue, ta façon d expliquer me donne envie d apprendre !

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว

      Merci ca me fait tres plaisir d'entendre ca :)

    • @lallayakout3443
      @lallayakout3443 3 ปีที่แล้ว

      Continue svp j ai vu que le dernier vidéo il y a 6 mois courage

  • @dana-cj4iz
    @dana-cj4iz ปีที่แล้ว +2

    Superbe vidéo !!! Mais je suis en classe de seconde du coup c’est un peu compliqué à comprendre 😂😭

  • @bohinbotimothee8174
    @bohinbotimothee8174 4 ปีที่แล้ว

    merci Guillaume, très bien détaillé.... excellent travail

  • @jmvianneyngbombenguia9290
    @jmvianneyngbombenguia9290 4 ปีที่แล้ว

    Chapeau bas Guillaume pour tout ce que tu fais comme effort.
    Merci pour tout. Par ailleurs, serait il possible de traiter/produire plus de projets pour favoriser l'apprenstissage complet ou encore la maitrise de la démarche?

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Je vais le faire de la vidéo 26/30 a la vidéo 30/30 :) Stay tuned !

  • @LaurentD90
    @LaurentD90 3 ปีที่แล้ว

    Merci Guillaume. C'est toujours un super boulot

  • @jeanpeuplu3862
    @jeanpeuplu3862 ปีที่แล้ว

    Waaaahhh mais en MOINS DE UNE MINUTE j'ai compris le K-Means, qui restait encore vague suite au cours !!! Merciiiiiiii !!!!!!!!!!!! ❤🙏🙏🙏🙏❤

  • @sebastienm2037
    @sebastienm2037 3 ปีที่แล้ว

    La claque de savoir, cette vidéo est géniale, bravo !

  • @martinemond1207
    @martinemond1207 3 ปีที่แล้ว +1

    Excellent travail! J"aimerais voir une video sur les Auto-Encoders utilisant Tensorflow. Merci!

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว +2

      Je prévois de le faire ne vous en faites pas :)

    • @peterbarang1019
      @peterbarang1019 2 ปีที่แล้ว

      Regarde Les vidéo du CNRS réseau sari en attendant le retour du roi.

  • @xilanda
    @xilanda 10 หลายเดือนก่อน

    Désolée pour mon prof, mais c'est tellement plus clair qu'en cours ! Existe-t-il une vidéo où tu montre comment coder à la main ce que font les commandes montrées ? Avec des boucles et des conditions ? Si non, tu penses que tu pourrais nous montrer comment tu ferais ?

  • @cyrilww3750
    @cyrilww3750 3 ปีที่แล้ว

    Vidéo et explications remarquables, comme d'habitude !!

  • @abdelhadiessaifi7339
    @abdelhadiessaifi7339 4 ปีที่แล้ว +1

    Excellent travail, je pense vivement à traduire vos vidéos en arabe, je ne sais pas est ce que ça vous dérange

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Merci beaucoup. Que voulez-vous dire par traduire (re-faire l'audio ou rajouter des sous-titre) et dans quel but ?

    • @abdelhadiessaifi7339
      @abdelhadiessaifi7339 4 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia refaire l'audio, ça serait dans un but éducatif(non lucratif), pour les étudiants qui comprennent mal le français, si ça vous dérange je laisse tomber l'idée (c'est juste une idée) en tout cas merci beaucoup pour votre effort

  • @oliviaphanmaha6230
    @oliviaphanmaha6230 4 ปีที่แล้ว

    Tes vidéos sont géniales! merci et bonne continuation!

  • @IngDAOUDI
    @IngDAOUDI 4 ปีที่แล้ว

    Bonjour,
    Merci bcp pour ces vidéos que je trouve très utile.
    Je viens de terminer toute les vidéos et le problème c'est qu'on je suis à la fin je me souviens plus de toute les notions présentées dans les premières vidéos.
    C'est clair que ça demande bcp de pratique pour les approprier mais je ne sais pas si vous pouvez nous préparer une vidéo dont vous présentez une application de toute les notions fondamentales et souvent utilisées dans le ML.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Bonjour et bravo d'avoir fait toutes les videos ! les videos 26, 27, 28, 29 seront consacrées a des exercices pour justement aider a pratiquer et se souvenir des choses impotantes !

  • @mickaelsgro3370
    @mickaelsgro3370 4 ปีที่แล้ว

    Merci énormément pour votre travail de pédagogie ! Je m’abonne !

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup et bienvenue sur la chaîne ! Si tu as une question, n'hésite pas :)

  • @nikaize
    @nikaize 4 ปีที่แล้ว

    très sympa la petite musique en fond, ça donne du rythme à la vidéo dont le contenu est lui-même super.

  • @lyloavn8804
    @lyloavn8804 4 ปีที่แล้ว +1

    Bonjour,
    excellente vidéo merci!
    J'aimerai savoir est ce qu'il y a un moyen de calculer la distance entre un point et le centroide du cluster auquel il appartient, pour faire comme une limite ( tracer un cercle autour du centroide) et éliminer les valeurs à partir d'une certaine distance du centroide (detection d'outlier)

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Bonjour, alors de mon point de vue il s'agit en fait de plusieurs questions que vous posez la.
      1) Pour calculer la distance entre un point et son centroid, on peut utiliser la méthode tranform() ou bien faire une simple soustraction entre les coordonées du centroid et un point quelconque (une soustraction donne une distance, si vous l'élevez au carré cela donne la distance euclidienne)
      2) Si votre but est de detecter des outliers , le Kmeans n'est pas le meilleur choix. Votre idée d'utiliser une "zone" comme décrit ici, on peut utiliser DBSCAN (également disponible dans Sklearn.clusters)

    • @lyloavn8804
      @lyloavn8804 4 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia Merci beaucoup! la distance donnée par la méthode transform c'est une distance euclidienne? manhattan?

  • @moussabamba6216
    @moussabamba6216 4 ปีที่แล้ว +2

    comme projet la classification de dossier serait magnifique

  • @christellevandevluck8277
    @christellevandevluck8277 3 ปีที่แล้ว

    Merci bcp pour ces vidéos merci pour les explications

  • @thibaultl4413
    @thibaultl4413 4 ปีที่แล้ว +1

    Petite question : dans un dataset, si on a une variable catégorielle (ex : des noms de couleurs genre bleu, blanc, rouge), pour pouvoir entraîner le modèle, quel recodage faut t'il utiliser ? :
    - un recodage en une variable avec des entiers pour chaque catégorie (ex : bleu=1, blanc=2 et rouge=3). Dans une de tes vidéos, tu as utilisé cette méthode. Cependant, la variable n'avait que deux catégories (homme/femme). Je me demandais donc si on pouvait faire pareil mais avec plusieurs entiers et non juste des 0 et 1.
    - ou un recodage en 3 variables/colonnes (une par catégorie) avec pour chaque variable la valeur 1 si la valeur est dans la catégorie et 0 sinon.
    Autre question : il y a t'il une fonction qui permette de recoder des variables automatiquement. Car c'est long et pénible de recoder avec replace (de la librairie pandas) une variable possédant beaucoup de modalités différentes (ce que j'ai précédemment appelé des catégories).
    Merci d'avance !

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Salut Thibault. Les deux encodages dont tu parles sont les suivants : le LabelEncoding, et le OneHotEncoding. Je t'invite a regarder ma vidéo 22/30 sur le preprocessing (qui est sans doute l'une des vidéos les plus importantes de la série) elle te permettra de bien comprendre quand utiliser LabelEncoding plutot que OneHotEncoding, et te montrera comment réaliser tout ca en une simple ligne de code (comme ce que tu désires)

    • @thibaultl4413
      @thibaultl4413 4 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia Merci beaucoup ! 😍

  • @MB-em9ek
    @MB-em9ek 3 ปีที่แล้ว

    Merci beaucoup Guillaume pour cette vidéo. Moi qui voulait savoir comment faire du clustering et de l'acp sur python (je l'ai fait que sur R jusqu'à présent), c'est un régal. Et l'algo IsolationForest est vraiment chouette.
    Une question : Comment faire du clustering avec des données mixtes (quantitatives et qualitatives) avec Python ? Merci par avance.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว +1

      Bonjour et merci :)
      Pour faire du clustering avec des données mixtes, tu peux utiliser un hierarchical clustering (dans sklearn ca s'appelle Agglmerative clustering) Sinon il existe d'autres techniques que tu trouveras dans google, mais plus avancées et pas forcément utiles dans la pratique

  • @paulgirardeau5827
    @paulgirardeau5827 4 ปีที่แล้ว

    Vidéo très instructive ! Merci beaucoup :) Je dois analyser des BDD clients et détecter des atypies et faire des scoring. Je pense que le clustering pourrait être une technique très efficace pour m'aider dans ce travail. !

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Merci beaucoup ! Oui je pense que le clustering pourrait être utile ! Bon courage et si tu as une question n'hésite pas !

  • @wajdiayari3139
    @wajdiayari3139 3 ปีที่แล้ว

    merci infiniment, you are the best

  • @TheRemiRODRIGUES
    @TheRemiRODRIGUES 4 ปีที่แล้ว

    Merci !
    C'est vraiment bien !
    Explication du contexte, de l'intuition mathématique, ... vraiment super !
    Petite question :
    Il n'y a plus les exercices en fin de cours ?

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      les videos 26 27 28 29 sont sur un projet donc ca remplace les exercices de ce moment :)

  • @ridafarouk8623
    @ridafarouk8623 4 ปีที่แล้ว

    Merci pour cet excellent vidéo

  • @marievirginie8527
    @marievirginie8527 2 ปีที่แล้ว

    Merci c'est bien expliqué