machine_learning_sgb

Ce dépôt contient des notebooks Python pour les exercices et solutions du cours `Machine Learning and Optimisation (M2-SGB)`. Il couvre les bases de Python, Pandas, la régression linéaire simple et multiple, ARIMA/SARIMA, et les classificateurs d'arbres de décision.

Dépôt de code

https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/teaching2/machine_learning_sgb (nouvelle fenêtre)

Cas d'utilisation métiers

Prévision de séries temporelles avec ARIMA/SARIMA : rechercher des initiatives proches
Analyse de données avec Python et Pandas : rechercher des initiatives proches
Apprentissage et optimisation de modèles de machine learning : rechercher des initiatives proches
Classification de données avec des arbres de décision : rechercher des initiatives proches

Cas d'utilisation fonctionnel

Utilise de l'intelligence artificielle : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi

Organisation

Administration centrale
- Gouvernement (Premier ministre et ministères)
  - Ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Espace
    - Universités - Ministère chargé de l'Enseignement supérieur
      - Université Grenoble Alpes (UGA) (organisation rattachée)

Outils utilisés

Description générée le dimanche 17 mars 2024 à 23:39:46

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