Projets de Machine Learning Supervisé et Non Supervisé

Ce cours est une compilation de projets de Machine Learning supervisé et non supervisé :

Je l’ai conçu pour ceux qui veulent une expérience unique et complète, sans devoir passer d’un cours à l’autre.

Projets Pratiques :

Supervisé

• Évaluation Immobilière (Régression)
  Vous appliquerez des modèles de régression pour prédire la valeur de biens immobiliers selon leur emplacement, taille et ancienneté, en utilisant des données réelles et une analyse exploratoire poussée.

• Départ de Clients (Classification)
  Vous mettrez en œuvre des modèles de classification pour détecter les clients susceptibles de quitter un service, en optimisant la fidélisation grâce à des métriques avancées et des prévisions solides.

Non Supervisé

• Segmentation de Clients
  Vous utiliserez des modèles de clustering pour regrouper les clients selon leur comportement et leurs caractéristiques, en affinant vos stratégies marketing par une analyse multidimensionnelle.

• Système de Recommandation de Produits
  Vous développerez des systèmes de recommandation basés sur des segments et des modèles de consommation, en personnalisant l'expérience client via des algorithmes collaboratifs et pratiques.

  
  

Ce cours s’adresse aux étudiants et professionnels souhaitant maîtriser les deux approches du ML dans une seule formation.

Pour ceux qui n’ont pas suivi mes cours précédents et veulent tout le contenu dans un format condensé basé sur des projets.

Pour ceux qui préfèrent une approche pratique et structurée.

C’est une manière honnête et concrète de profiter d’un contenu de valeur dans une seule expérience d’apprentissage. À très bientôt dans le cours !