Fondamentaux du Machine Learning
Comprenez les concepts essentiels du Machine Learning avec des exemples concrets et des cas pratiques.
Du concept à la pratique
Cette formation vous fera passer de la théorie à la pratique. Vous comprendrez les algorithmes clés du Machine Learning et apprendrez à les implémenter.
Nous utiliserons Python et scikit-learn pour créer vos premiers modèles prédictifs.
Apprentissage par la pratique
Chaque concept sera illustré par un mini-projet concret : prédiction de prix, classification d'images, détection de fraude...
À la fin de la formation, vous aurez un portfolio de 5 projets ML.
Programme détaillé
Introduction au Machine Learning
Apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement
Algorithmes de classification
Régression logistique, arbres de décision, forêts aléatoires
Algorithmes de régression
Régression linéaire, polynomiale, ridge, lasso
Clustering et réduction de dimensionnalité
K-means, PCA, t-SNE
Évaluation et optimisation
Métriques, validation croisée, grid search
Objectifs
- Maîtriser les algorithmes fondamentaux du ML
- Implémenter des modèles avec scikit-learn
- Évaluer et optimiser les performances
- Créer un portfolio de projets ML
Prérequis
- Bases en Python
- Notions de statistiques
- Formation "Premiers pas data et IA" recommandée
Pour qui ?
- Développeurs souhaitant se spécialiser en ML
- Data analysts en évolution
- Étudiants en informatique
- Professionnels en reconversion data
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