Je vais faire des projets d'apprentissage automatique et préparer des données

Prétraitement :

1. Extraire les données des ressources.
2. Remplissage des données manquantes.
3. L'analyse des données.
4. Distributions de données.
5. Visualisation de données.
6. Covariance et corrélation des données.
7. Réduction de la dimensionnalité.

Données :

1. Classification.
2. Régression.
3. Regroupement.

Apprentissage automatique :

1. Apprentissage supervisé et non supervisé.
2. Arbres de décision (ex : XGBoost).
3. Systèmes de recommandation.
4. Systèmes en temps réel.

Prédictif :

1. Régression linéaire.
2. Régression polynomiale.
3. Régression multiple.
4. Modèles multi-niveaux.

Techniques :

1. Empêcher le surapprentissage.
2. Détection des valeurs aberrantes.
3. Gestion du suréchantillonnage déséquilibré des données.
4. Ingénierie des fonctionnalités.
5. Gérez les données manquantes.
6. Regroupement, transformation, codage, mise à l'échelle et brassage.