Machine Learning en Python («AIMLPY»)

• Définition et objectifs du Machine Learning.
  • Différence entre l'apprentissage supervisé, non supervisé et semi-supervisé.
  • Applications et cas d'utilisation du Machine Learning dans divers domaines professionnels.
• Environnement de Développement
  • Configuration de l'environnement Python pour le développement de Machine Learning.
  • Utilisation des bibliothèques populaires telles que NumPy, Pandas et Matplotlib.
• Prétraitement des Données
  • Chargement et exploration des données.
  • Nettoyage des données manquantes et aberrantes.
  • Transformation des données catégorielles et normalisation des données numériques.
• Modèles de Machine Learning
  • Introduction aux modèles d'apprentissage supervisé (Régression linéaire, Régression logistique, K-NN, etc.).
  • Introduction aux modèles d'apprentissage non supervisé (Clustering, PCA, etc.).
• Techniques d'évaluation des modèles de ML.
  • Mise en Œuvre des Modèles
  • Utilisation de bibliothèques ML telles que Scikit-Learn pour la mise en œuvre des modèles.
  • Formation, validation et ajustement des paramètres des modèles.
• Étapes Supplémentaires
  • Méthodes pour éviter le surajustement et l'optimisation des hyperparamètres.
  • Introduction à l'apprentissage en profondeur (Deep Learning) et ses applications.

• Cours théoriques accompagnés d'exemples pratiques.
• Travaux pratiques sur des ensembles de données réels.
• Sessions de questions-réponses pour clarifier les concepts.
• Réalisation de projets pour mettre en pratique les connaissances acquises.

Cette formation s'adresse aux codeurs professionnels ayant une connaissance de base en Python et désireux de comprendre les principes du Machine Learning pour les applications professionnelles.

• Connaissance de base en programmation Python.
• Familiarité avec les concepts mathématiques fondamentaux tels que l'algèbre linéaire et les probabilités.
• Des bases en modélisation mathématique et en algorithme d’apprentissage machine sont un plus.