Ce projet analyse les données de l'INSEE sur les mobilités professionnelles des Français, en mettant l'accent sur les aspects géographiques. Il utilise des techniques de statistiques exploratoires, de visualisation de cartes, de réduction de dimensionnalité et de classification pour présenter une analyse détaillée des déplacements à travers le pays.

Ce projet est une série de cours sur l'apprentissage automatique, basée sur le livre Deep Learning. Les cours couvrent des sujets tels que la régression linéaire, la régularisation, la réduction de dimensionnalité, le kernel trick et les réseaux de neurones. Les étudiants travaillent sur des jeux de données réels et implémentent des algorithmes d'apprentissage automatique à l'aide de Tensorflow et Scikit-learn.

Ce projet fournit des outils pour utiliser des méthodes de bases réduites avec Matlab/Octave, permettant l'analyse de données techniques, la modélisation de systèmes physiques, la réduction de dimensionnalité et la simulation de scénarios.

Scikit-learn est une bibliothèque Python open-source dédiée à l'apprentissage automatique et à l'analyse de données. Elle fournit une large gamme d'algorithmes pour la classification, le régression, le clustering, la réduction de dimensionnalité et la sélection de modèles.