Chercheur en machine learning: Cours de Statistique avec Python et R.
Àpd 57.44 £ /h
Bonjour,
Je suis un professeur particulier en statistiques et je propose des cours adaptés à chaque étudiant, quel que soit leur niveau. Grâce à ma méthode d'enseignement personnalisée, je suis capable de m'adapter à chaque élève afin de lui fournir une aide efficace et de lui permettre d'atteindre ses objectifs académiques.
Je suis passionné par les statistiques et je suis convaincu que chacun peut comprendre et maîtriser cette discipline, à condition d'avoir la bonne approche et les bons outils. C'est pourquoi je m'efforce de créer des cours ludiques et interactifs, pour que les étudiants puissent s'amuser tout en apprenant, qu'ils soient débutants ou avancés.
Si vous ou votre enfant avez des difficultés en statistiques, n'hésitez pas à me contacter pour plus d'informations sur mes services de professeur particulier. Je serais ravi de vous aider à atteindre vos objectifs académiques, quel que soit votre niveau.
Je suis un professeur particulier en statistiques et je propose des cours adaptés à chaque étudiant, quel que soit leur niveau. Grâce à ma méthode d'enseignement personnalisée, je suis capable de m'adapter à chaque élève afin de lui fournir une aide efficace et de lui permettre d'atteindre ses objectifs académiques.
Je suis passionné par les statistiques et je suis convaincu que chacun peut comprendre et maîtriser cette discipline, à condition d'avoir la bonne approche et les bons outils. C'est pourquoi je m'efforce de créer des cours ludiques et interactifs, pour que les étudiants puissent s'amuser tout en apprenant, qu'ils soient débutants ou avancés.
Si vous ou votre enfant avez des difficultés en statistiques, n'hésitez pas à me contacter pour plus d'informations sur mes services de professeur particulier. Je serais ravi de vous aider à atteindre vos objectifs académiques, quel que soit votre niveau.
Lieu
Cours chez le professeur :
- Chemin de la Joliette, Lausanne, Suisse
- Rue Goethe, Luxembourg
- Paris, France
En ligne depuis la Suisse
Présentation
I am passionate about applying mathematics and computer science to solving real-world problems.
If you want to learn more about my professional background and skills. You will discover my professional experiences, achievements, and areas of interest there.
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Je suis passionné par l'application de la mathématique et de l'informatique à la résolution de problèmes concrets.
Si vous souhaitez en savoir plus sur mon parcours professionnel et mes compétences. Vous pourrez y découvrir mes expériences professionnelles, mes réalisations et mes centres d'intérêt.
If you want to learn more about my professional background and skills. You will discover my professional experiences, achievements, and areas of interest there.
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Je suis passionné par l'application de la mathématique et de l'informatique à la résolution de problèmes concrets.
Si vous souhaitez en savoir plus sur mon parcours professionnel et mes compétences. Vous pourrez y découvrir mes expériences professionnelles, mes réalisations et mes centres d'intérêt.
Education
I am currently pursuing a doctoral degree in applied mathematics at the University of Paris 1. I obtained my two master's degrees in statistics (at Paris 1) and machine learning (at INSA Rouen). My research work focuses on the application of machine learning techniques to statistical problems.
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Je suis actuellement en doctorat en mathématiques appliquées à l'Université Paris 1. J'ai obtenu mes deux masters en statistique ( à paris 1) et en apprentissage automatique (à l'INSA rouen). Mon travail de recherche porte sur l'application de techniques de machine learning à des problèmes de statistiques.
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Je suis actuellement en doctorat en mathématiques appliquées à l'Université Paris 1. J'ai obtenu mes deux masters en statistique ( à paris 1) et en apprentissage automatique (à l'INSA rouen). Mon travail de recherche porte sur l'application de techniques de machine learning à des problèmes de statistiques.
Expérience / Qualifications
Je suis un professeur de machine learning avec 5 ans d'expérience et je suis capable d'enseigner à tous les niveaux. Je suis spécialisé en utilisant Python et R pour enseigner les différents algorithmes de machine learning, y compris les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering.
Age
Enfants (7-12 ans)
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
60 minutes
Enseigné en
français
Compétences
Commentaires
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00)
New York
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Bonjour,
Je suis un professeur de machine learning avec 5 ans d'expérience et je suis capable d'enseigner à tous les niveaux. Je suis spécialisé en utilisant Python et R pour enseigner les différents algorithmes de machine learning, y compris les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering.
J'ai également une expérience approfondie dans l'utilisation de libraries Python et R populaires comme TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2.
En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je suis également capable d'aider mes étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R.
Je suis passionné par l'apprentissage automatique et j'aime partager mon savoir avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services en tant que professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter.
Je suis en mesure de vous enseigner les sujets suivants :
1.Python ou R
2.Exploration des données
3.Machinea learning
3.1. Intro ML
3.2. Linear Model
-> Linear Models for Regression and Classification
3.3. Kernel
-> Kernelization
3.4. Model selection
3.5. Ensemble model,
-> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking
3.6. Data préprocessing
-> Data preprocessing
-> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline
-> Cross-validation
3.7. Neural Networks
-> Neural architectures
-> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation
-> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers
-> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization
3.8. Convolutional Neural Networks
-> Image convolution
-> Convolutional neural networks
->Data augmentation
-> Model interpretation
-> Using pre-trained networks (transfer learning)
3.9. Neural Networks for text
-> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe
En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je peux également aider mes étudiants à se préparer pour les entretiens d'embauche pour des postes de data scientist.
Je suis un professeur de machine learning avec 5 ans d'expérience et je suis capable d'enseigner à tous les niveaux. Je suis spécialisé en utilisant Python et R pour enseigner les différents algorithmes de machine learning, y compris les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering.
J'ai également une expérience approfondie dans l'utilisation de libraries Python et R populaires comme TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2.
En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je suis également capable d'aider mes étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R.
Je suis passionné par l'apprentissage automatique et j'aime partager mon savoir avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services en tant que professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter.
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1.Python ou R
2.Exploration des données
3.Machinea learning
3.1. Intro ML
3.2. Linear Model
-> Linear Models for Regression and Classification
3.3. Kernel
-> Kernelization
3.4. Model selection
3.5. Ensemble model,
-> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking
3.6. Data préprocessing
-> Data preprocessing
-> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline
-> Cross-validation
3.7. Neural Networks
-> Neural architectures
-> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation
-> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers
-> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization
3.8. Convolutional Neural Networks
-> Image convolution
-> Convolutional neural networks
->Data augmentation
-> Model interpretation
-> Using pre-trained networks (transfer learning)
3.9. Neural Networks for text
-> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe
En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je peux également aider mes étudiants à se préparer pour les entretiens d'embauche pour des postes de data scientist.
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Je suis passionné par les mathématiques et je suis convaincu que chacun peut comprendre et maîtriser cette discipline, à condition d'avoir la bonne approche et les bons outils. C'est pourquoi je m'efforce de créer des cours ludiques et interactifs, pour que les étudiants puissent s'amuser tout en apprenant, qu'ils soient débutants ou avancés.
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