RÉGRESSION LINÉAIRE NUMPY - ML#8

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  • เผยแพร่เมื่อ 26 ม.ค. 2025

ความคิดเห็น • 470

  • @bilalkerrouche3501
    @bilalkerrouche3501 5 ปีที่แล้ว +92

    si seulement nos profs de l'université étaient comme vous, vraiment chapeau, une simplicité et clarté incroyable

  • @SantoshLLC
    @SantoshLLC 4 ปีที่แล้ว +46

    Remettez lui une légion d'honneur! Il ouvre des portes à un tas de gens et ça c'est juste énorme!!

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +8

      Merci beaucoup pour cette reconnaissance, ca me touche beaucoup

    • @eliasbellouti9691
      @eliasbellouti9691 6 หลายเดือนก่อน

      @@MachineLearniamoh ptit chat ( il a totalement raison❤)

  • @SoufianeBALLOUKENSEM
    @SoufianeBALLOUKENSEM 4 ปีที่แล้ว +3

    l’Étude de cas que je rêve de faire est le prédiction des pannes au niveau des équipements industriels; en utilisant des DATA du système SAP ou bien des fichier Excel de saisie des pannes (du service maintenance) .
    Excellent. Des explications claires, merci infiniment de tout ce que tu fais pour tous ceux qui veulent se lancer dans ce domaine de ML.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Pour faire ce genre d'étude, je t'invite a visualiser la vidéo 24/30 Python machine learning dans laquelle je parle de détection d'anomalies.

    • @SoufianeBALLOUKENSEM
      @SoufianeBALLOUKENSEM 4 ปีที่แล้ว

      ​@@MachineLearnia je suis l’enchaînement de la formation; je sui maintenant à 16/30

  • @fatoumatabalde436
    @fatoumatabalde436 7 หลายเดือนก่อน +1

    Franchement je vous remercie infiniment pour votre capacité à transmettre vos connaissances de manière efficace et inspirante. Votre pédagogie est innée. Chapeau bas professeur👏👏👏.

  • @duflotjean
    @duflotjean 5 ปีที่แล้ว +18

    Excellente vidéo, que je vais m'empresser de rejouer (je suis du genre je comprends vite mais il faut m'expliquer longtemps).
    Les infographies et le résumé des équations sont également bien pratiques, imprimés.
    Merci pour ce gros boulot.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว

      Super c'est vraiment bien ! Merci de parler de La chaîne Machine Learnia à vos amis ! :)

  • @LOBAAR-Afrique
    @LOBAAR-Afrique 7 หลายเดือนก่อน +1

    Je regarde et applique tes leçons sans voir le temps passé. Tu es juste formidable !

  • @khadidjamou8591
    @khadidjamou8591 5 ปีที่แล้ว +1

    Je vous dis un grand merci pour le temps que vous avez consacré à cette formation, elle est très bien explicite.
    et merci aussi pour votre livre

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว +1

      Bonjour et merci beaucoup ! :)
      Oui je pense que votre erreur vient du fait que vous avez mal redimensionné le vecteur y !
      Veillez a bien écrire la ligne que j'ai indiqué dans le tuto : reshape()....

    • @khadidjamou8591
      @khadidjamou8591 5 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia merci pour votre réponse, l'erreur était le fait que je n'ai pas compiler une cellule, 😅

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว

      Ahah ca m'arrive aussi parfois !

  • @aletonadikpeto9273
    @aletonadikpeto9273 ปีที่แล้ว +1

    Je débute avec le Machine Learning et franchement en terme de pédagogie, je vous tire mon chapeau.
    Bravo l'artiste ;-)

  • @yves-albanlehaire7205
    @yves-albanlehaire7205 5 ปีที่แล้ว +1

    Me rendre compréhensible des équations mathématiques c'est un tour de force! Bravo et merci

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว

      C'est un grand compliment que voila, merci beaucoup !

  • @alainvihumbira8354
    @alainvihumbira8354 4 ปีที่แล้ว +3

    Merci Guillaume pour les vidéos, la playlist, le livre franchement ça déchire et du coup on se rend compte qu'on a acquis quelque chose de nouveau, le contenu est clairement expliqué vraiment c'est à féliciter.

  • @JOE-nf4ys
    @JOE-nf4ys ปีที่แล้ว +1

    Vous êtes un excellent pédagogue,merci beaucoup.

  • @robesgael7490
    @robesgael7490 3 ปีที่แล้ว

    Merci énnormement pour ce travail. je viens de me lancer dans le ML et j'evolue tres vite grace à vos tutos. merci

  • @jean-louissornay2756
    @jean-louissornay2756 2 ปีที่แล้ว +1

    Bonjour Guillaume,
    ces vidéos sur le ML elles sont parfaites, pour 2 raisons:
    la première elles sont courtes
    la seconde elle traite l'essentiel du sujet merci à tout ce que tu fais.
    je suis un débutant en ML et grâce à toi j'apprends beaucoup.
    je vais pouvoir appliquer cela à mon projet d'usure d'outils en mécanique.(usinage de pièces)
    je pense être obligé d'utilisé des algorithmes non supervisés, car je ne connais pas la target.
    encore un grand merci à ton savoir faire et a ton savoir être.
    jean-louis

  • @ffjffj9133
    @ffjffj9133 3 ปีที่แล้ว +2

    Votre formation est juste tip-top! Sérieusement, vous devriez enseigner en université (ou alors, en formations d'entreprise). En plus de former, vous savez donner l'appétence pour la discipline! Je dis çà et je suis plus étudiant depuis plus de 20 ans!

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup, je suis très flatté par votre compliment !

  • @mkd0x
    @mkd0x 4 ปีที่แล้ว +4

    Excellent ! Tu m'as redonné envie de faire des maths alors que j'en avais abandonné l'intérêt depuis la fin du collège.
    Chapeau !

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +3

      Quelle bonne nouvelle ! Je t'encourage a rester motivé ! tu iras loin ! :)

  • @bambaspoid10
    @bambaspoid10 4 ปีที่แล้ว +1

    Merci Beaucoupe senior Guillaume!
    Depuis que je vois vos videos, je ne me lasse plus de les regarder,il y a la pedagogique et c'est accessible.
    Merci encore,continue de nous regaler

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup ! Oui je continuerai toujours, c'est promis ! :)

  • @اعادةنظر-غ2ع
    @اعادةنظر-غ2ع ปีที่แล้ว +1

    Vous êtes fabuleux tout simplement

  • @williamwargniez758
    @williamwargniez758 4 ปีที่แล้ว +1

    Salut Guillaume, merci pour ces cours topissimes sur le machine Learning. Vraiment très utiles et très clairs comme beaucoup l'ont mentionné.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup, ça fait toujours plaisir de continuer a recevoir ce genre de message ;)
      Merci a toi !

  • @etudefrancaise6549
    @etudefrancaise6549 ปีที่แล้ว

    votre expliquation est claire et intuitive, continue c'est magnifique

  • @robotmaster1036
    @robotmaster1036 3 ปีที่แล้ว +2

    c'est trop top cette vidéo, Guillaume ! je suis devenu accro du ML : ) Merci pour tout le temps que tu prends à expliquer clairement et succinctement.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว +1

      Il est bon de devenir accroc au ML, c'est une bonne passion ;)

    • @robotmaster1036
      @robotmaster1036 3 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia la fac me prend mes journées, et Machine Learnia est dans la conquête de mes nuits :)

  • @MachineLearnia
    @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว +5

    Time code de la vidéo:
    00:24 : Chargement des modules
    01:50 : Génération d'un Dataset et des tableaux Numpy adéquates
    08:01 : Implémentation du modèle linéaire
    09:50 : Implémentation de la fonction coût : Mean Squared Error (MSE)
    11:58 : Implémentation du Gradient et de la Descente de Gradient
    14:50 : Entrainement du modèle de Régression Linéaire
    18:00 : Courbe d'apprentissage
    20:25 : Coefficient de détermination

    • @isaacmboyoilumbe8409
      @isaacmboyoilumbe8409 2 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup pour la vidéo. J'ai un problème au niveau de la courbe d'apprentissage. Après avoir défini cost_history au niveau de la fiction descente de gradient, quand je lui attribue la même valeur à theta_final; ça renvoit une erreur : NameError: name 'cost_function' is not defined

  • @abdoulkande9450
    @abdoulkande9450 4 ปีที่แล้ว

    Il m'arrive très rarement de laisser des commentaires videos mais là chef d'oeuvre oft vous touchez le plus important l'aspect mathématique pour ne pas que des gens comme moi pensent que c du abracadabra
    Vraiment merci j'ai lu le livre et c'est excellent non mais génial.
    En wolof Ndanane Ga goor Fall !!!

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Merci beaucoup ça me fait très plaisir ! :)

  • @inirutnev3262
    @inirutnev3262 4 ปีที่แล้ว +1

    Bonjour, je suis tout simplement impressionné par tout ce travail de grande qualité (pédagogique et informatif) que vous mettez à disposition de tous. Je n'ose imaginer tout le travail de synthèse que vous avez dû effectuer à partir de tout ce que vous avez appris (sans oublier le travail sur les vidéos) durant tant d'années d'études. Vous donnez envie d'apprendre. Je vais aller au bout de votre formation et je saurai vous dire merci à ma façon. Amitiés

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Je vous en prie, votre message me fait tres plaisir. merci a vous ! :)

    • @dianbarry7245
      @dianbarry7245 ปีที่แล้ว

      Bonjour Ini Rutnev, comment allez-vous ? Vous avez suivi ce cours il y a deux ans, pouvez-vous partager comment cela a affecté votre travail quotidien depuis ? Avez-vous réussi à appliquer les connaissances dans le domaine de l'IA ? Si oui, auriez-vous des conseils à donner pour les débutants ? Si non, qu'est-ce qui vous a empêché de le faire ?
      Je suis développeur full-stack avec une expertise en Java, Spring Boot, ReactJS et Angular et j'aimerais connaître vos réflexions à ce sujet. Merci !

  • @StephaneAndrianjakarivelo
    @StephaneAndrianjakarivelo 10 หลายเดือนก่อน

    Bonjour
    vraiment top vos vidéos, BRAVO!! Je suis grand débutant dans ce monde et c'est encourageant grâce à vos vidéos.
    J'ai pour ambition de créer un outil de prédiction de la complexité du trafic aérien dans un secteur de contrôle, pour en déduire la capacité réel en temps réel de ce secteur au vue de la charge de travail attendue pour le controleur.
    Sujet compliqué mais j'espère y arriver par ce biais.
    bravo encore

  • @koudaogokabore1953
    @koudaogokabore1953 4 ปีที่แล้ว +5

    Un cours tres parfait, vous venez de me donnée un gout profond aux machines learning

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup, ça fait très plaisir de donner aux gens de la motivation !

  • @julienmandon7068
    @julienmandon7068 4 ปีที่แล้ว +1

    Bravo à toi pour ta pédagogie. Bien meilleur qu'une formation payante que je suis en datascience. Comme quoi quand il n'y a pas de vision de business et de gain d'argent, les choses sont bien ! Bravo encore à toi pour les montages ainsi que le contenu .

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci ca me fait extrêmement plaisir ! Vous êtes de plus en plus nombreux a me dire ce genre de choses. Bon courage dans tes projets et si tu as la moindre question, surtout n'hésite pas !

  • @MohamedSeiffedineAzzabi
    @MohamedSeiffedineAzzabi 3 ปีที่แล้ว

    Vraiment bravo et merci, je suis enseignant universitaire et chercheur et j'utilise votre chaîne pour apprendre

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว

      Merci a vous pour votre confiance.

  • @armellevouffo3510
    @armellevouffo3510 4 ปีที่แล้ว

    excellente vidéo je suis débutante en Machine learning et vos vidéo m'aident vraiment. Merci

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Ca me fait tres plaisir, merci :)

  • @eliotvallee4537
    @eliotvallee4537 4 ปีที่แล้ว

    Excellente vidéo ! Je suis spécialisé dans le CRM (Salesforce) et il y a tout une brique sur l'IA (Einstein Analytics). Vos vidéos me permettent de comprendre vite le fonctionnement du ML et les technos à prendre dans son bagage ! Merci ! ;)

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Je suis très heureux de pouvoir vous être utile dans vos projets :) Bravo !

  • @eddychristiantabouguiadjok3669
    @eddychristiantabouguiadjok3669 2 ปีที่แล้ว

    j'adore.. et comme exemple d'algorithme de ML que j'ai envie d'implémenter c'est un algorithme de reconnaissance facial tres performant avec une performance de 0.98.
    Encore Merci et beaucoup de courage.

  • @yassinebouzidi8964
    @yassinebouzidi8964 3 ปีที่แล้ว

    je suis physicien et je vais appliqué machine learning and deep learning en physique je suis débutant je viens de commencer avec vous vidéo

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว +1

      Bonjour, en tant qu'ingenieur dans l'industrie, c'est une chose que je fais au quotidien !

    • @yassinebouzidi8964
      @yassinebouzidi8964 3 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia c'est génial donc vous allez m'aider 😊
      c'est vous pouvez me donner leq application de deep learning dans le domaine d'industrie
      je suis technicien de maintenance dans un usine et je veux continuer mes études universitaires

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว +1

      @@yassinebouzidi8964 Elles sont trop nombreuses pour pouvoir les lister. A partir du moment ou vous avez des données et que vous pouvez construire un modele empirique, le Deep Learning peut vous aider : detection de défaillances, reconnaissance d'images, etc etc

  • @MB-em9ek
    @MB-em9ek 3 ปีที่แล้ว

    Super cool cette méthode de régression linéaire par descente de gradient. J'ai suivi un cours d'économétrie où on faisait la méthode classique d'inversion matricielle, mais évidemment les datasets étaient tout petits ou bien les coeffs étaient donnés et on demandait de l'interprétation des résultats... Enfin une méthode pour les grosses bases de données quantitatives ! Nice. :)

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว +1

      Tu as tout résumé dans ton message, c'est tout a fait ca ! :)

  • @abdelrahmane657
    @abdelrahmane657 ปีที่แล้ว

    Inspiring teaching. Excellent structure and best ever pedagogy. You are really want to transfer knowledge’s. 🙏👏👌

  • @Mohamed-uf5jh
    @Mohamed-uf5jh 5 ปีที่แล้ว +1

    c'est juste WAW formidable , c est la première fois que j assiste a un vrai exemple facilitation Guillaume (tuto trop trop riche )

  • @DucDeBoko
    @DucDeBoko 5 ปีที่แล้ว +1

    Excellent. Des explications claires, merci infiniment de tout ce que tu fais pour tous ceux qui veulent se lancer dans la datascience.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup pour ton commentaire ! :)

  • @h30441
    @h30441 4 ปีที่แล้ว

    Merci infiniment, mnt je comprends machine learning à travers vos vidéos, mon application est la détection et réaction des attaques dans un réseau ad hoc véhiculaire.
    Vos conseils je suis au début.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Bravo ! Bon courage dans votre projet !

  • @OusmaneSall
    @OusmaneSall 2 ปีที่แล้ว

    Oh la la superbement expliqué...On a envie d’applaudir à la fin

  • @hb650722
    @hb650722 4 ปีที่แล้ว

    Je suis un nouvel abonné et nouveau à Python et ML, je visualise un an après et c'est le top tu top

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup et bienvenue dans notre communauté, si tu as des question je serai la pour t'aider, gratuitement !

  • @kingprince1860
    @kingprince1860 5 ปีที่แล้ว +2

    Encore merci, car j'ai débuté avec la formation python qui est excellent mais j'avais stopper(démotiver) un moment car c'est dure d'enchaîner les notions sans voir les applications concrètes, je ne parles pas des petit exos mais d'une étude du début a la fin comme tu l'as fait la (C'est à la vidéo 8 mais comme elles sont courtes ça va). continue ainsi c'est à prendre en compte pour les améliorations. c'est toujours mieux de voir la finalité (Voir a quel point c'est géniale pour nous motiver à le refaire) et apprendre les détails de ce que l'on à vu. Au lieu de commencer avec les détails sans en voir la finalité au début. "ça sert à quoi de vouloir fouetter un âne quand on peut le faire avancer avec du sucre" 😂😂😜✌

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว

      Tout a fait d'accord je prendrai cela en compte !

  • @erricolibertad9255
    @erricolibertad9255 4 ปีที่แล้ว

    Excellent ! Merci beaucoup pour votre travail et votre générosité car mettre tout ça disponible gratuitement c'est vraiment génial !
    Comptez sur moi pour vous faire de la pub !

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup pour votre soutien :)

  • @aldair9787
    @aldair9787 3 ปีที่แล้ว

    Cette vidéo dure 23 min, mais elle va me servir toute une vie

  • @moussabamba6216
    @moussabamba6216 5 ปีที่แล้ว +1

    vraiment vous êtes très vraiment chapeau à vous car tout est expliqué dans votre vidéo

  • @mohamedbebay8603
    @mohamedbebay8603 ปีที่แล้ว

    le meilleur professeur sans aucune doute

  • @kamalibraimm2751
    @kamalibraimm2751 ปีที่แล้ว

    Merci beaucouq... tes videos sont interessants et clairs et tu m'a motivé a apprendre la machine learning surtout que je vise a l'hybrider avec les metaheuristiques pour resoudre un probleme combinatoire 👍

  • @m28_of_skyle_bg55
    @m28_of_skyle_bg55 4 ปีที่แล้ว

    C'est vraiment génial. Je trouve la pédagogie assez simple et ouissante

  • @khadidja456guemat6
    @khadidja456guemat6 ปีที่แล้ว

    Merci beaucoup! Ted vidéos sont très simples et utiles. Moi je vais normalement l’appliquer à mon projet de fin d’études pour la gestion des biens d’ine entreprise.

  • @cyrilww3750
    @cyrilww3750 4 ปีที่แล้ว

    Encore une vidéo canon ! Je tapais limite en temps réel le code, et voyais les résultats en live, c'est du bonheur d'apprendre comme ça ! :)

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup, j'approuve votre facon de faire :)

  • @ismaiyl07
    @ismaiyl07 4 ปีที่แล้ว

    un tres grand merci à vous Mr Guillume

  • @benoitperez8097
    @benoitperez8097 3 ปีที่แล้ว

    Bonjour,
    Merci beaucoup pour votre réponse si rapide.
    Je m’y colle tout de suite pour préparer les cours de la rentrée.
    Cordialement.
    BP

  • @julienmichet6473
    @julienmichet6473 5 ปีที่แล้ว +1

    Vraiment bravo pour ces vidéos extrêmement bien faite !

  • @laurekameni9769
    @laurekameni9769 4 ปีที่แล้ว

    Bonsoir!! Très bonne méthodologie d'explication ..Vraiment coup de chapeau. Des vidéos avec des imports de dataset en csv ou Excel avec des phases de test et train serait le bienvenu. J'ai lu votre livre et je suis fan de vos vidéos de formation très explicite....et Merci pour les efforts fournis

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Bonjour Laure et merci beaucoup :)
      J'ai fait de telles videos dans mes autres playlist, par exemple les vidéos 17 - 29, elles sont tres completes sur toute la méthode a utiliser en Machine Learning, je pense qu'elle vous plairont :)

  • @kanzkone2008
    @kanzkone2008 4 ปีที่แล้ว

    Merci Guillaume pour ces vidéos.

  • @naimimo8910
    @naimimo8910 7 หลายเดือนก่อน

    Merci infiniment pour cette formation très utile

  • @kriscillia
    @kriscillia ปีที่แล้ว

    Excellente vidéo, merci beaucoup !

  • @marcchicha1058
    @marcchicha1058 4 ปีที่แล้ว

    Bonjour, et merci pour cette super série de vulgarisation, ces vidéos, ce livre, ces outils : C'est vraiment un cours très bien fait, particulièrement efficace, et qui va exactement à l'essentiel sans encombrer l'esprit de détails inutiles pour une formation accélérée. Donc deux mots : BRAVO, et MERCI ❗️😉
    Cette video dans le détail, sur ma console Jupyter, j'obtiens toutefois une erreur sur l'entraînement du modèle : Le calcul du theta_final plante à la ligne 4 avec une TypeError : 'float' object is not callable, dans le calcul de theta. Pour info, au lieu de créer le X avec hstack, j'ai concatené un vecteur de ones sur l'axe 1. (Je voulais faire le malin 😎) du coup, j'ai créé les ones avec dtype=int, mais ça plante pareil... Une idée pour me débloquer ?

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup Marc !
      J'ai mis le code sur mon github, je t'invite a comparer ce que tu as écrit avec le code, il y a peut-etre une petite faute de syntaxe (c'est l'erreur la plus courante). Si tu ne trouves pas la réponse, je t'invite a rejoindre notre serveur discord sur lequel je pourrais t'aider en live avec d'autres membres de la communauté. Good luck ! :D

  • @kevinngouffo4188
    @kevinngouffo4188 3 ปีที่แล้ว

    je vous remercie tout d'abord pour cette vidéo assez explicite et simple et le modèle de machine Learning que j'aimerais réaliser avec cette méthode d'apprentissage supervisé est un celui d'une reconnaissance vocale :)

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว +1

      Pour ca il vous faudra apprendre le Deep Learning (j'en fais une formation gratuite sur TH-cam) Puis Keras et les RNN

  • @pierregalliot7448
    @pierregalliot7448 4 ปีที่แล้ว +2

    J'avais peur de me lancer dans l'intelligence artificielle... mais ça m'a motivé comme jamais 😄

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Je suis très heureux de l'apprendre ! BRAVO ! :)

  • @guesmiimen2350
    @guesmiimen2350 4 ปีที่แล้ว

    Bravo Guillaume vraiment chapeau, tu m'as donné envie de devenir un data scientist :) je veux créer un programme qui teste si une personne est infecté par le virus covid-19 ou non

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Merci beaucoup, c'est un immense plaisir ! :) Pour ca il faut trouver un dataset lié a ce projet, et je travaille en ce moment sur la recherche d'un tel dataset. Ce qu'on trouve sur internet est souvent trop "simple" pour créer un modele réellement efficace.

    • @guesmiimen2350
      @guesmiimen2350 4 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia merci :)

  • @kameltourki2359
    @kameltourki2359 5 ปีที่แล้ว +1

    Excellent Guillaume ! Keep this work up :) !

  • @pierrelafontaine5671
    @pierrelafontaine5671 3 ปีที่แล้ว

    Merci pour ces explications très claires

  • @NesrinJebali
    @NesrinJebali 2 หลายเดือนก่อน

    si seulement notre prof de l'université était comme vous

  • @Carouan
    @Carouan 3 ปีที่แล้ว

    Tellement passionnant.
    Merci beaucoup. 🙂

  • @bambi_gamer2597
    @bambi_gamer2597 5 ปีที่แล้ว +5

    très bonne video enfin un cas pratique !
    mais il nous faut un example avec une Dataset reel comme les données des clients d'une Banque ..etc

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว +5

      Avec la loi GDPR c'est malheureusement impossible... Non je plaisante ! ^^ Les études de cas viendront bientôt ! pas de panique !

  • @DataTechHub
    @DataTechHub 4 ปีที่แล้ว

    Excellent travail comme d'habitude force à toi

  • @dominiqueheuna1101
    @dominiqueheuna1101 5 ปีที่แล้ว

    Superbes explications. J'aurais dû tomber dessus plus tôt

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว +1

      Merci. Mieux vaut tard que jamais comme on dt !

  • @RE-ef8dl
    @RE-ef8dl ปีที่แล้ว

    Bravo. Ces vidéos sont parfaites et permettent de bien comprendre tout ce qui peut être caché par la suite. Dommage qu'il n'y ait pas une vidéo similaire pour le modèle de régression logistique.

  • @daxbrin8083
    @daxbrin8083 4 ปีที่แล้ว

    Super vidéo c'est un domaine tellement fascinant ! Hâte de voir la suite sûrement pour appliquer du concret a la théorie

  • @noursoftsalah3763
    @noursoftsalah3763 3 หลายเดือนก่อน

    salut bro vraiment chapeau et merci Bqqqq pour cet vidéos mon projet c'est de modélisation des inondations par AI (Maching learning)

  • @redabekka5940
    @redabekka5940 5 ปีที่แล้ว +4

    Merci pour vos cours ,svp pouvez vous nous faire des cours a propos du deep learning ou ML avec la reconnaissance faciale

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว +4

      Merci beaucoup. Oui je prévois de faire une série de plusieurs vidéos sur le Deep Learning et la reconnaissance faciale !

    • @SantoshLLC
      @SantoshLLC 4 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia J'ai hâte!

  • @arnaudh2082
    @arnaudh2082 5 ปีที่แล้ว +10

    Petit commentaire pour le référencement ;)

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup j'en ai bien besoin !

  • @djeiladiakite6161
    @djeiladiakite6161 5 ปีที่แล้ว

    Merci beaucoup pour l'effort fournir Monsieur.

  • @dali_officiel8313
    @dali_officiel8313 5 หลายเดือนก่อน

    Franchement je vous remercie infiniment

  • @mohamedchennani5606
    @mohamedchennani5606 3 ปีที่แล้ว

    Bravo c'est bien expliqué

  • @charliecode
    @charliecode 4 ปีที่แล้ว

    vraiment t'es un bon..là je comprends un peu plus
    merci

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      De rien, et merci ! Je suis heureux d'avoir pu vous aider à mieux comprendre grâce à cette vidéo :)

  • @coulibalyaziz6824
    @coulibalyaziz6824 5 ปีที่แล้ว +1

    Merci pour les vidéos je commence sur python principalement machine learning ( random forest, gradient etc) ça m'aidera.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว

      Merci et bravo pour votre motivation a commencer Python ! On verra tous ces algorithmes prochainement ! :)

    • @coulibalyaziz6824
      @coulibalyaziz6824 5 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia merci à vous je suis actuellement vos vidéos sur 30 jours très instructives je suis en actuariat et j'apprends python en autodidacte. J'ai l'impression d'avancer pour une fois car la formation est très ciblée et précise. Courage à vous et encore merci

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว

      @@coulibalyaziz6824 Merci beaucoup :) Bravo pour vos progrès ! Continuez ainsi ! :D

    • @coulibalyaziz6824
      @coulibalyaziz6824 5 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia hâte de voir vos études de cas avec des data sets.
      Bonne continuation à vous
      Mercu

  • @fatimaezzahraboubagura7387
    @fatimaezzahraboubagura7387 ปีที่แล้ว

    Rien à dire! vidéo excellent !

  • @mohammedelhachoumi1442
    @mohammedelhachoumi1442 ปีที่แล้ว

    Vous etes le meilleur ❤

  • @michel_p5021
    @michel_p5021 ปีที่แล้ว

    Merci Guillaume !!!👍

  • @lieutneautnacer
    @lieutneautnacer 18 วันที่ผ่านมา

    merci pour le tutoriel, sauf que pour les infographies elles ne sont plus présentes sur le site, ou est ce que je peux les retrouver si qlq un peux m'aider svp?

  • @hassanben_amar2495
    @hassanben_amar2495 3 ปีที่แล้ว

    merci Guillaume, je te remercie bien !

  • @banslebear1917
    @banslebear1917 3 ปีที่แล้ว

    Super vidéo, très clair, concis. C'est top.

  • @alexandrelambert5536
    @alexandrelambert5536 2 ปีที่แล้ว

    Bonjour et une regresdion logistique aussi bien expliquée j'adorerais...

  • @yasmine1287
    @yasmine1287 2 ปีที่แล้ว

    d'abord merci pour votre contenu riche et facile à comprendre
    svp je voudrais bien savoir à quoi sert l'argument noise qu'on insère dans la fonction make_regression

  • @pedago-tice1019
    @pedago-tice1019 ปีที่แล้ว

    Merci pour votre tutoriels. J'ai juste une petite question sur la variable bruit déclarée au depart! Elle sert à quoi ?
    Si non vorte formation est parfaite

  • @abdellazizlawrizy
    @abdellazizlawrizy 3 ปีที่แล้ว

    très bonnes explications, merci

  • @donellessame9194
    @donellessame9194 4 ปีที่แล้ว

    Salut, à 18:44 comment c'est possible de retourner deux valeurs. Mes prof m'ont toujours dit que c'était impossible.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      On retourne les valeurs dans un Tuple (donc en fait on ne retourne qu'une seule chose)

  • @josephwandji8621
    @josephwandji8621 4 ปีที่แล้ว +1

    Grace a vous j'suis entrain de m'ameliorer sur environnement .py a une vitesse de TGV.
    Les explications dans la video me donne de construire un modele de krigeage ordinaire pour traiter mes donnees a plusieurs variables.
    Est ce qu'on a affaire a un cas (non ou lineaire ?) puisqu'il n'existe pas de relations directes entre les cordonnees (x, y) et les variabes (z, t, r).
    Merci pour la qualite pertinentes des videos ainsi que votre disponibilite.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      Bonjour, Pour faire un modele de Krigeage, je conseille d'utiliser sklearn, car c'est les modeles mathématiques y sont déja implémentés. Pour vous aider sur votre projet, il me faut plus d'infos, Je vous invite a nous rejoindre sur notre discord, vous pourrez ainsi exposer votre projet dans le canal #projets

  • @tsitoha.andriamiharivolamena
    @tsitoha.andriamiharivolamena 2 ปีที่แล้ว

    Merci pour la vidéo qui est très agréable à regarder. J'ai une question. Vers 17:20 de la vidéo, comment avez vous su que c'était le learning_rate qu'il fallait augmenter ? C'est un peu contre intuitif pour moi car j'aurais fait le choix d'augmenter le nombre d'itérations. Je voudrais préciser que je ne suis pas du tout dans le domaine, d'où ma question.

  • @racontemoi4682
    @racontemoi4682 2 ปีที่แล้ว

    TU ES LE MEILLEUR

  • @lachainedejosueromba6233
    @lachainedejosueromba6233 5 ปีที่แล้ว +2

    Très bonne vidéo :)

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว

      Merci beaucoup ! Avez-vous pu regarder jusqu'au bout?

    • @lachainedejosueromba6233
      @lachainedejosueromba6233 5 ปีที่แล้ว +1

      @@MachineLearnia Oui oui. Comme cas pratique, vous pouvez par exemple mettre en corrélation le poids d'un individu en fonction de sa taille et la circonférence du poignet et faire ressortir un résultat proche de la Formule de Monnerot-Dumaine. Reste juste à trouver sur internet la bonne dataset pour cela :)

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว

      @@lachainedejosueromba6233 Bonne idée !

  • @abakarmahamat3206
    @abakarmahamat3206 5 ปีที่แล้ว +5

    la personne qui a disliké Dieu te voit!
    Sinon excellente video Mr, j'ai besoin de discuter à propos d'un projet perso avec vous. Ou est ce que je peux vous joindre?
    Merci et bon courage!

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว +3

      Ahah merci ;) ce n'est pas grave pour le dislike, ce qui compte c'est l'aide que j'offre aux gens, et ça me fait plaisir de voir que j'arrive a aider les gens.
      Vous pouvez me contacter sur Discord ( le lien est dans la description) mais je suis tres occupé pendant les prochains temps car je prépare de nouveaux projets !

    • @abakarmahamat3206
      @abakarmahamat3206 5 ปีที่แล้ว +1

      @@MachineLearnia ok je comprends.Merci et bon courage à vous pour vos projets!

    • @thiampape3394
      @thiampape3394 4 ปีที่แล้ว

      ça doit être un jaloux

  • @hachemimokrane2810
    @hachemimokrane2810 ปีที่แล้ว

    peut on utiliser le r2_score de sklearn pour calculer le coefficient de détermination

  • @abdelhalimneghiz2208
    @abdelhalimneghiz2208 4 ปีที่แล้ว +1

    Merci beaucoup Guillaume pour vos vidéos et ces explications.
    J'ai fait durant ma formation de finance un peu d'économétrie appliquée, les models MCO , probit / logit ne sont pas des nouveautés pour moi, mais je voudrais pousser mon apprentissage jusqu'à la maîtrise de la ML.
    Est-ce que pour devenir data science j'aurai besoin de revoir toutes les bases (sur tout les maths ) de ces modèles ? ou bien en suivant des formations appliquées comme les votrrs me suffiront?
    Merci

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +2

      Un certain nombre de professionnels ne maitrisent pas toutes les bases mathématiques, pourtant ils sont dans le métier. Je dirais que ca n'est pas indispensable, mais mieux on connait les bases d'algebres et de statistique importantes, meilleurs on sera dans des problemes tres complexes. Les formations courrantes (MOOC etc) sont un tres bon début. Par la suite je vais faire des vidéos / formations plus avancées que les MOOCs pour couvrir ce genre de choses. Bon courage dans vos projets ! :)

  • @marieangela864
    @marieangela864 4 ปีที่แล้ว

    Merci beaucoup, ce cours est intéressent

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว +1

      C'est un plaisir, merci a vous :)

  • @ndeyefatoufaye1972
    @ndeyefatoufaye1972 3 ปีที่แล้ว +1

    merci encore pour cette vidéo mais je me demandais c'est quoi la différence entre écrire nous même un modèle ou implémenter un
    avec des fonctions prédéfinis dans python avec des paramètre à choisir?

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว +1

      En général il est préférable d'utiliser les librairies (Sklearn, Tensorflow) etc. Car elles sont plus optimisées (en terme de temps d'execution par exemple) Mais c'est utile de savoir écrire soi-même ses algorithmes dans certaines situations, et aussi pour la théorie derriere tout ca.

    • @ndeyefatoufaye1972
      @ndeyefatoufaye1972 3 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia D'accord je vois mieux merci encore pour tout.

  • @jean8405
    @jean8405 3 ปีที่แล้ว

    Je rêverai de faire un algorithme de prédiction de crime grâce au machine learning (pour mon sujet de TIPE en prépa scientifique). J'ai déjà un modèle grâce à des articles scientifiques qui se base sur des hotspots càd des zones à forte attractivité (pour les cambriolages ici). Cependant les paramètres recherchés sont nombreux et le modèle se base sur deux équations différentielles (qui me semble difficile) et donc n'est pas aussi simple qu'une fonction polynomiale. Je pense pouvoir surmonter ces difficultés mais j'ai du pain sur la planche :). J'ai plusieurs questions (peut-être que tu y réponds dans tes prochaines vidéos) :
    - Est-ce que le principe reste le même malgré les différences de modèles ?
    - Comment choisir une fonction coût approprié ? Surtout dans le cas d'un algo prédictif
    Bref merci pour tes vidéos de qualité je pense que tu m'as fais gagné beaucoup de temps.
    PS : Si ça t'intéresse, voici l'article que je mentionnais www.pnas.org/content/107/9/3961

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  3 ปีที่แล้ว +1

      Salut Jean, désolé pour ma réponse tardive (j'ai déménagé donc je n'étais pas disponible) La prédiction de crime est une application courante en Machine Learning en fait donc tu tombes bien ! Je te conseille de regarder mon autre série de vidéos python (pas celle la) dans laquelle je parler des algorithme de classification. Tu pourras tenter de faire des arbres de décision, voir des random Forest ou bien des modeles XGBoost.
      Pour la fonction Loss, ca sera une cross-entropy
      Pour mesurer la performance de ton modele, il te faudra utiliser une mesure telles que le AUC, F1 score, Recall, ou Precision (j'en parle dans la série)
      Le principe reste 100% le meme pour tous les modeles : minimiser une fonction erreur en ajustant les parametres du modele grace a un algorithme d'optimisation.
      J'espere avoir de tes nouvelles car ton projet me plait beaucoup !

    • @jean8405
      @jean8405 3 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia Merci beaucoup pour ta réponse ! Ta chaîne TH-cam est une pépite et ça fait énormément plaisir que tu répondes aux questions ! Je vais m'amuser à étudier en détail les vidéos de ta chaîne :)

  • @renaudlouisdahou6928
    @renaudlouisdahou6928 5 ปีที่แล้ว +1

    Bonjour Guillaume j'ai lu le ebook gratuit que tu m'a offert. Jai une question
    -Je veux classer plusieur variété (y) de maïs suivant la quantité des élements nutritifs(x) qui s'y trouve
    - Je veux que ma machine indique le maïs varité (y) approprié en fonction des besoins nutritionnels(x) de l'individu pour sa croissance.
    Quelles solutions ou methodes puis-je utilisé pour resoudre ce probleme? Sachant que les (y) sont des valeur nominale et les (x) des valeurs quantitatives
    Merci d'avance en gardant espoir que j'aurai une reponse de ta part

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  5 ปีที่แล้ว

      Bonjour et merci d'avoir lu mon ebook. Ca fait trois fois que j'essaie de vous répondre par commentaire, mais TH-cam semble me bloquer. Envoyer moi un email et je vous aiderez a résoudre votre problème (qui me semble abordable)

  • @ZanaOUATTARA-nt6mz
    @ZanaOUATTARA-nt6mz ปีที่แล้ว

    Salut je voudrais savoir est ce que apprendre cette méthode pourra m'aider à faire de la prédiction
    Au faut je souhaite faire la prédiction de la production solaire d'un site donné en me basant sur la météo de celui-ci

  • @alexfranck5896
    @alexfranck5896 3 ปีที่แล้ว

    vraiment super merci pour tout.

  • @aniis5574
    @aniis5574 4 ปีที่แล้ว

    Merci beaucoup, vous êtes magnifique, Je veux faire un assistant vocal et l'intégrer dans une maison intelligente.

    • @MachineLearnia
      @MachineLearnia  4 ปีที่แล้ว

      Je vous invite a apprendre python en profondeur (en commencant par exemple par ma série a ce sujet) puis de continuer avec Tensorflow (je vais bientot sortir une série a ce sujet) pour apprendre le Natural Language Processing. Good Luck !

    • @aniis5574
      @aniis5574 4 ปีที่แล้ว

      @@MachineLearnia Oho c'est magnifique ; Merci infiniment , j'attends votre nouvelle série