Cette formation permet aux apprenants d'acquérir des compétences pratiques et immédiatement exploitables en milieu professionnel pour entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage automatique supervisé destinés à la classification de la couverture terrestre. Les apprenants suivent un processus analytique de bout en bout, commençant par l'ingénierie des caractéristiques spectrales et de texture, puis l'entraînement d'un classificateur de type « Random Forest », et se terminant par une validation rigoureuse à l'aide d'une évaluation de la précision basée sur la matrice de confusion. À la fin de la formation, les apprenants produisent une carte de l'occupation des sols qui respecte un seuil de précision minimum, à l'image des flux de travail réels d'analyse de données.
Former des modèles ML
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Ce cours fait partie de Spécialisation "Imagerie satellitaire, télédétection et apprentissage automatique"
Instructeur : ansrsource instructors
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niveau Débutant
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Ingénierie environnementale
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Vérification et validation
- Catégorie : Algorithme de la forêt aléatoire
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Cartographie géospatiale
- Catégorie : Apprentissage supervisé
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
avril 2026
Enseigné en Anglais
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Instructeur
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