Видео

Merci :)

Oui, problème de son mais j'espère que le fond est bon :)

La question du télétravail n'influence par la marge mais peut influencer le TJM. Si on recherche le télétravail on peut faire une concession sur le TJM pour l'obtenir. Si le client veut du full présentiel, on peut accepter en échange d'un TJM un peu plus élevé.

Effectivement on a eu un problème de micro pendant l'enregistrement :''(

Merci c'est gentil :)

Oui, j'ai pas mal de conseils que je partage gratuitement sur ma newsletter. N'hésitez pas à la rejoindre : modele_arbre.ck.page/c7a36bf71f

@@RayanKanekyrafanomezantsoa Merci

@@yacinehm1296 Non, pour un même batch on a les mêmes résultats. Par contre, deux entraînements peuvent converger vers des endroits un peu différent dépend de l'initialisation aléatoire des poids du modèle.

Je n'ai pas de lien en tête, mais les explications via Wikipédia et Sklearn sont pas mal

Tu peux retrouver les codes via le lien en description :)

@@AIforyouMorganGautherot Merciiii c'est vu

@@spider279 Top, enjoy !

Merci pour la remarque :)

C'est-à-dire moins en moins en fonction ? Je ne pense pas avoir bien compris.

De rien, content si ça a pu t'aider :)

Je n'ai pas eu le temps de créer un format en ligne. Par contre, tu peux accéder aux documents de la formation si tu le souhaites :)

If I had infinite time, of course I would ^^

@@AIforyouMorganGautherot I really hope you find the time for it. From what I can see, it looks like your explanation is very good and covers the topic extensively. It seems like you make it simple to understand. Your videos should be international I hope you make machine learning videos using the R programming language, specifically tailored for beginners. Start with the basics, such as what machine learning is, and the difference between supervised and unsupervised learning. Explain simple concepts like linear regression, decision trees, and clustering. Include fundamental topics like Frequent Pattern Mining, Feature Spaces and Distance Measures, and the Basics of Clustering with a focus on k-means Clustering. Move on to Basics of Classification (covering Hypothesis Space, Bias, Generalization, and Evaluation) and k Nearest Neighbor Classification with both geometric and probabilistic interpretations. Introduce the Bayesian Framework of Learning (including Maximum Likelihood Hypothesis, MAP, MDL, Bayes Optimal, and Naïve Bayes), and expand on Bayesian Learning Methods, both Parametric and Non-Parametric. Also, delve into more advanced topics like Density Estimates and Density-based Clustering (both Flat and Hierarchical), Outlier Detection, and the differences between Linear and Non-Linear Separation (covering Decision Trees, Neural Networks, and Support Vector Machines). Show step-by-step how to implement these techniques in R, using beginner-friendly packages like caret. Include lessons on how to prepare data, choose the right model, and interpret the results. Also, cover how to avoid common mistakes like overfitting. It would be great if you could explain concepts like cross-validation, feature selection, and basic model evaluation metrics, such as accuracy and precision. Your videos should be accessible and help beginners gain a solid foundation in machine learning with R.

@@abidichakib148 je vais regarder ca

@@AIforyouMorganGautherot Merci beaucoup

Ah ah, merci :)

Merci, c'était beaucoup de travail !

Ah ah merci :)

De rien, c'était un plaisir :)

Merci pour ton retour, ça fait plaisir :)

Ha ha, merci, ça fait plaisir :)

Je n'ai pas compris :)

De rien, c'était un plaisir de créer cette vidéo

De rien, content que ça t'ai servi :)

J'ai commencé tranquillement en décembre il me semble et j'ai fini ça vers février. Après je n'étais pas en temps plein sur le sujet :)

Effectivement, tu as raison je vais voir comment on peut faire ça.

@@AIforyouMorganGautherot Génial. Je ne doute pas que tout le contenu soit intéressant, mais tout le monde m'aime pas les formats podcasts et certains (dont moi) préfèrent aller directement a l'essentiel :)

@@dreamquiche Effectivement je comprend :)

bro

Je ne remets pas en cause wikipédia. Je dis seulement que de savoir que c'est non parametric ou parametric en data science ça ne nous aide pas beaucoup. C'est plus intéressant de savoir qu'il est non supervisé et qu'il s'applique à des données non linéaires.

Ah super. Tant qu'il y a des images on peut appliquer des modèles de machine learning. J'imagine qu'il doit y avoir de plus en plus de cas d'application dans le domaine dentaire également :)

Pour des données structurées, il faut utilisé un réseau dense plutôt que du CNN. Le CNN c'est adapté aux images et parfois aux séries temporelles. Je pense que du CNN-LSTM c'est overkill. Après si c'est un mémoire recherche c'est différent, le but c'est de tester des choses même si ça n'a pas d'application business. Dans tout les cas, je te conseil de partir du modèle le plus simple possible et de complexifié par itération. Sinon tu risques de te perdre dans la compléxité.

@@AIforyouMorganGautherot merci🙏 oui c'est un mémoire de recherche sur la prédiction du risque de crédit bancaire avec le deep learning

@@alvineteubo-ld9re Dans ce cas je te souhaite bon courage, ça va être super intéressant :)

@@AIforyouMorganGautherot Merci beaucoup Mr 🙏

De rien, merci à toi pour ton retour :)

Avec plaisir. Merci à toi pour ton retour :p

De rien, merci pour ton retour :p

Les caractéristiques spécifique extraites ne sont pas interprétable c'est pour cela qu'elles ne sont jamais montré.

De rien, c'est toujours un plaisir de créer ce type de contenu 😋

@@AIforyouMorganGautherot Après, ce n'est peut-être pas toujours aussi facile, mais on sent bien que Morgan met toute les chances de son côté 👍

Yes, c'est vrai. C'est souvent un exercice que je donne en école d'ingénieur.

Non effectivement, le MSE n'a pas été expliqué. Ca sera pour une prochaine vidéo :)

Il y en a eu plusieurs n'hésitez pas à consulter le manuscript de thèse ou tout est expliqué. theses.fr/2021LILUS045

Ca ne changerait que les graphiques au final.

Merci :)

Merci :)

Je suis bien d'accord. Moi souvent je conseils l'auto-entreprise en première structure car c'est plus simple à gérer et ça ne coute rien. Après libre aux personnes de changer de structure une fois que le côté entreprise ne fait plus peur.

Je suis bien d'accord avec toi. Egalement, sur ma dernière mission j'ai accepté un TJM un peu plus bas car le sujet m'intéressait vraiment beaucoup :)

Ah merci, ça fait plaisir ce type de retours, car j'y ai passé pas mal de temps à créer ce modèle ^^

Merci :)