Machine Learning – Fondamentaux avec Python et Scikit-Learn

Aperçu du cours

Introduction au Machine Learning
Ce module introductif vous plonge dans le monde du machine learning. Découvrez les principes fondamentaux, les différents types d’apprentissage (supervisé, non supervisé, et apprentissage par renforcement) et comment Python, avec sa librairie Scikit-Learn, est utilisé pour développer des modèles prédictifs.

Préparation des données
Apprenez les techniques essentielles de préparation des données, incluant la gestion des données manquantes, la normalisation, et le codage des variables catégorielles. Ce savoir est crucial pour optimiser les performances des modèles de machine learning.

Construction de modèles de machine learning
Explorez comment utiliser Scikit-Learn pour créer et entraîner des modèles de machine learning. Ce cours couvre les modèles de régression, de classification, et les techniques de réduction de dimensionnalité, en fournissant des exemples concrets et des cas pratiques.

Évaluation des modèles
Maîtrisez les méthodes d’évaluation des modèles, y compris la validation croisée et les métriques de performance. Ce module vous enseigne comment interpréter les résultats des modèles et améliorer leur précision grâce à des techniques de tuning des hyperparamètres.

Ateliers pratiques
Participez à des ateliers interactifs où vous appliquerez ce que vous avez appris en construisant des modèles sur des jeux de données réels. Ces sessions pratiques visent à renforcer votre compréhension et votre compétence en machine learning.