Test Le ML en Python

scikit-learn, leML en Python !

Scikit-learn est une bibliothèque libre Python destinée à l'apprentissage automatique. Elle est développée par de nombreux contributeurs2 notamment dans le monde académique par des instituts français d'enseignement supérieur et de recherche comme Inria3.
Elle propose dans son framework de nombreuses bibliothèques d’algorithmes à implémenter, clé en main. Ces bibliothèques sont à disposition notamment des data scientists.
Elle comprend notamment des fonctions pour estimer des forêts aléatoires, des régressions logistiques, des algorithmes de classification, et les machines à vecteurs de support. Elle est conçue pour s'harmoniser avec d'autres bibliothèques libres Python, notamment NumPy et SciPy.

A propos du QCM Python scikit-learn

Ce QCM aborde les bibliothèques de base qui permettent de pratiquer la data Science avec le langage Python. Dans ce QCM, il y a des questions qui permettent de vous challenger sur les utilisations les plus élémentaires des bibliothèques Numpy, pandas et Scikit-Learn. En effet, la maitrise de ces trois bibliothèques permet de développer tout type d’algorithmes d’apprentissage automatique. Les thématiques abordées dans ce test sont les suivantes :

• La création et la manipulation des tableaux Numpy.
• La création et la manipulation des DataFrame Pandas.
• La manipulation des données avec des fonctions avancées telles que les fonctions Apply et Melt ;
• L’utilisation de la bibliothèque Scikit-Learn pour la mise en œuvre des algorithmes du Machine Learning tels que les algorithmes de régression, les algorithmes SVM, l’algorithme KMeans et les réseaux de neurones.