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Le machine learning (apprentissage automatique en français) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui consiste à développer des algorithmes et des modèles permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés pour chaque tâche spécifique. Voici une vue d'ensemble détaillée de ce domaine :
Concepts Clés du Machine Learning

1. Types d'Apprentissage :

o Apprentissage Supervisé : Les algorithmes apprennent à partir de données étiquetées. Ils prédisent une sortie basée sur des entrées. Exemple : régression linéaire, arbres de décision, SVM, réseaux de neurones.

o Apprentissage Non Supervisé : Les algorithmes trouvent des structures ou des motifs dans des données non étiquetées. Exemple : clustering (K-means), réduction de dimensionnalité (PCA).

o Apprentissage Semi-Supervisé : Combinaison d'apprentissage supervisé et non supervisé, utilisant à la fois des données étiquetées et non étiquetées.

o Apprentissage par Renforcement : Les algorithmes apprennent en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des punitions. Exemple : Q-learning, Deep Q Networks (DQN).

2. Modèles et Algorithmes :

o Régression :

 Régression Linéaire : Prédit une valeur continue en fonction des variables indépendantes.

 Régression Logistique : Prédit la probabilité d'une classe binaire.
o Classification :

 K-Nearest Neighbors (KNN) : Classe les points de données en fonction de la classe la plus commune parmi leurs k voisins les plus proches.

 Support Vector Machines (SVM) : Trouve l'hyperplan optimal qui sépare les classes.

 Naive Bayes : Basé sur le théorème de Bayes avec une forte hypothèse d'indépendance entre les caractéristiques.

o Clustering :

 K-Means : Partage les données en k clusters en minimisant la variance intra-cluster.

 Hierarchical Clustering : Crée une hiérarchie de clusters.

R Shiny est un outil puissant pour créer des applications web interactives. Il permet de partager facilement des analyses et des visualisations de données, rendant les résultats accessibles et interactifs pour les utilisateurs finaux. Avec des capacités d'extension et d'intégration flexibles, Shiny est un choix populaire parmi les scientifiques des données et les analystes.

Applications Avancées

Pour des applications plus complexes, Shiny permet d'intégrer :

1. Tables Interactives : Utilisez des packages comme DT pour des tableaux interactifs.

2. Graphiques Avancés : Utilisez ggplot2, plotly ou d'autres bibliothèques pour des visualisations avancées.

3. Gestion des Données : Intégrez des fichiers CSV.

4. Authentification : Implémentez des systèmes de connexion pour des applications sécurisées.

5. Modules Shiny : Modularisez votre application pour une meilleure organisation du code.

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Je suis un professionnel possédant une solide expertise en mathématiques et en statistiques, avec cinq années d'expérience dans ce domaine. Mon rôle implique probablement l'application de techniques mathématiques et statistiques pour résoudre des problèmes complexes, analyser des données et extraire des informations significatives. Voici quelques éléments clés qui pourraient décrire mon profil :

Compétences Techniques

- Mathématiques Avancées : Connaissances approfondies en algèbre linéaire, calcul, probabilités et théories des nombres.

- Analyse des Données : Capacité à manipuler et analyser de grands ensembles de données en utilisant des outils statistiques et logiciels dédiés.

- Programmation : Compétence dans des langages de programmation comme R .

Expérience Pratique

- Projets Réels : Expérience dans la conduite de projets de conception d’application web avec R shiny, appliquant des techniques mathématiques et statistiques pour résoudre des problèmes spécifiques de machine learning.

- Consultation et Collaboration : Collaboration avec d'autres professionnels, tels que des ingénieurs, des scientifiques de données, ou des analystes financiers, pour fournir des analyses et des recommandations basées sur les données.

Domaines d'Application

- Industrie : Application des compétences de R shiny dans des secteurs comme la finance, la santé, les technologies de l'information, la recherche scientifique, etc.

- Enseignement et Formation : Participation à la formation et à l'enseignement de la statistique et des mathématiques, soit en milieu académique soit à travers des ateliers et des séminaires professionnels.

Outils et Logiciels

- Logiciels Statistiques : Utilisation de logiciels comme R, python, matlab pour les analyses des séries chronologiques.

- Visualisation de Données : Compétences dans des outils de visualisation comme Tableau ou des bibliothèques de visualisation R ( ggplot2).


Contacter moi afin que nous puissions juste échanger sur votre problématique via le chat. Ainsi, au cas où vous avez des doutes sur les méthodes à utiliser, je vous ferais des suggestions que vous êtes libres d'approuver ou pas. L’objectif n'est pas d'augmenter le nombre d'options à vous facturer, mais de vous aider à aborder tous les contours de votre question de recherche.





 Avec 280 Euros, vous aurez une application web de machine learning avec une page :

Cette application web de machine learning avec une seule page va prendre en compte :

- Analyse des données : utilisez des statistiques descriptives et la visualisation pour mieux comprendre les données dont vous disposez

- Préparer les données : utilisez les transformations de données afin de mieux exposer la structure du problème de prédiction aux algorithmes de modélisation.

- . Préparer les données : utilisez les transformations de données afin de mieux exposer la structure du problème de prédiction aux algorithmes de modélisation.

- Modularisez votre application pour une meilleure organisation du code.

NB : Le nombre de variables qu'il faut prendre en compte dans la comception doit être au plus 20 variables

LE RENDU:

Au cas où vous avez commandé une application web de machine learning avec R Shiny, vous allez recevoir le code des analyses statistiques en fichier R de votre Appliccation web . Cette étape de votre application prend en compte seulement l'analyse statistique du modèle de votre application avec une seule seule page.

Les résultats vous sont fournis dans un délai de 10 jours au plus.
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 Application web de machine learning complet avec une page (350 euros)

- . Évaluer les algorithmes : concevez un ensemble de tests pour évaluer un certain nombre d'algorithmes standard sur les données et sélectionnez les meilleurs pour approfondir vos recherches.

- Améliorez les résultats : utilisez le réglage des algorithmes et les méthodes d'ensemble pour tirer le meilleur parti des algorithmes performants sur vos données.

- Présenter les résultats : finaliser le modèle, faire des prédictions et présenter les résultats

- Intégrer le modèle dans R Shiny et déployer l’application web

NB : Le nombre de variables qu'il faut prendre en compte dans la comception doit être au plus 20 variables

LE RENDU:

Au cas où vous avez commandé une application web de machine learning avec R Shiny, vous allez recevoir le code en fichier R des algorithmes de machine learning utilisés pour developper et deployer votre application de machine learning. Enfin vous obtiendrez l'url de votre application vous permettant de vous connectez et d'accedez aux fonctionnalités votre application web.

Les résultats vous sont fournis dans un délai de 12 jours au plus.



 Intégrer l'Authentification dans votre Application Shiny (50 euros)


Les résultats vous sont fournis dans un délai de 1 jours au plus


 Intégrer votre logo dans votre Application shiny (30 euros)


Les résultats vous sont fournis dans un délai de 1 jours au plus