– Introduction au Machine Learning
– Définition et applications
– Types de problèmes résolus par le ML
– Terminologie de base du ML
– Données d’entraînement, de validation et de test
– Modèles, algorithmes et hyperparamètres
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– Modèles, algorithmes et hyperparamètres
– Modèles d’apprentissage supervisé
– Régression linéaire
– Classification
– Modèles d’apprentissage non supervisé
– Clustering
– Réduction de dimension
– Modèles d’apprentissage supervisé
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– Classification
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– Clustering
– Réduction de dimension
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– Exploration des données
– Visualisation des données
– Gestion des valeurs manquantes
– Normalisation et transformation
– Standardisation
– Encodage des catégories
– Exploration des données
– Visualisation des données
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– Normalisation et transformation
– Standardisation
– Encodage des catégories
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– Processus d’entraînement
– Division des données
– Entraînement, validation et test
– Évaluation des modèles
– Métriques de performance
– Courbes ROC et matrices de confusion
– Processus d’entraînement
– Division des données
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– Évaluation des modèles
– Métriques de performance
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– Machines à vecteurs de support (SVM)
– Principe de fonctionnement
– Applications
– Réseaux de neurones
– Architecture basique
– Réseaux neuronaux profonds
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– Principe de fonctionnement
– Applications
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– Architecture basique
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– Architecture basique
– Réseaux neuronaux profonds
– Projets pratiques avec des ensembles de données réels
– Mise en œuvre d’un modèle de prédiction
– Optimisation des hyperparamètres
– Déploiement de modèles
– Formats de déploiement
– Intégration avec des applications
– Projets pratiques avec des ensembles de données réels
– Mise en œuvre d’un modèle de prédiction
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– Biais algorithmique
– Identification des biais
– Atténuation des biais
– Transparence et responsabilité
– Interprétabilité des modèles
– Considérations éthiques
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– Apprentissage automatique renforcé
– Apprentissage par transfert
– Tendances émergentes et applications futures
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– Tendances émergentes et applications futures
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– Livres recommandés
– Cours en ligne
– Plateformes pour la pratique
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