{"id":652,"date":"2024-03-04T17:10:12","date_gmt":"2024-03-04T16:10:12","guid":{"rendered":"https:\/\/ethik-formations.fr\/?page_id=652"},"modified":"2024-03-04T17:10:13","modified_gmt":"2024-03-04T16:10:13","slug":"machine-learning-2","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/ethik-formations.fr\/index.php\/machine-learning-2\/","title":{"rendered":"Machine Learning"},"content":{"rendered":"\n
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Slide 1<\/div>
Module 1 : Fondamentaux du Machine Learning<\/div><\/div>

– Introduction au Machine Learning
\n– D\u00e9finition et applications
\n– Types de probl\u00e8mes r\u00e9solus par le ML
\n– Terminologie de base du ML
\n– Donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement, de validation et de test
\n– Mod\u00e8les, algorithmes et hyperparam\u00e8tres<\/p>\n<\/div>

– Introduction au Machine Learning
\n– D\u00e9finition et applications
\n– Types de probl\u00e8mes r\u00e9solus par le ML
\n– Terminologie de base du ML
\n– Donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement, de validation et de test
\n– Mod\u00e8les, algorithmes et hyperparam\u00e8tres<\/p>\n<\/div>

– Introduction au Machine Learning
\n– D\u00e9finition et applications
\n– Types de probl\u00e8mes r\u00e9solus par le ML
\n– Terminologie de base du ML
\n– Donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement, de validation et de test
\n– Mod\u00e8les, algorithmes et hyperparam\u00e8tres<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Module 2 : Types de Mod\u00e8les de Machine Learning<\/div><\/div>

– Mod\u00e8les d\u2019apprentissage supervis\u00e9
\n– R\u00e9gression lin\u00e9aire
\n– Classification
\n– Mod\u00e8les d\u2019apprentissage non supervis\u00e9
\n– Clustering
\n– R\u00e9duction de dimension<\/p>\n<\/div>

– Mod\u00e8les d\u2019apprentissage supervis\u00e9
\n– R\u00e9gression lin\u00e9aire
\n– Classification
\n– Mod\u00e8les d\u2019apprentissage non supervis\u00e9
\n– Clustering
\n– R\u00e9duction de dimension<\/p>\n<\/div>

– Mod\u00e8les d\u2019apprentissage supervis\u00e9
\n– R\u00e9gression lin\u00e9aire
\n– Classification
\n– Mod\u00e8les d\u2019apprentissage non supervis\u00e9
\n– Clustering
\n– R\u00e9duction de dimension<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Module 3 : Pr\u00e9traitement des Donn\u00e9es<\/div><\/div>

– Exploration des donn\u00e9es
\n– Visualisation des donn\u00e9es
\n– Gestion des valeurs manquantes
\n– Normalisation et transformation
\n– Standardisation
\n– Encodage des cat\u00e9gories<\/p>\n<\/div>

– Exploration des donn\u00e9es
\n– Visualisation des donn\u00e9es
\n– Gestion des valeurs manquantes
\n– Normalisation et transformation
\n– Standardisation
\n– Encodage des cat\u00e9gories<\/p>\n<\/div>

– Exploration des donn\u00e9es
\n– Visualisation des donn\u00e9es
\n– Gestion des valeurs manquantes
\n– Normalisation et transformation
\n– Standardisation
\n– Encodage des cat\u00e9gories<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Module 4 : Entra\u00eenement des Mod\u00e8les<\/div><\/div>

– Processus d\u2019entra\u00eenement
\n– Division des donn\u00e9es
\n– Entra\u00eenement, validation et test
\n– \u00c9valuation des mod\u00e8les
\n– M\u00e9triques de performance
\n– Courbes ROC et matrices de confusion<\/p>\n<\/div>

– Processus d\u2019entra\u00eenement
\n– Division des donn\u00e9es
\n– Entra\u00eenement, validation et test
\n– \u00c9valuation des mod\u00e8les
\n– M\u00e9triques de performance
\n– Courbes ROC et matrices de confusion<\/p>\n<\/div>

– Processus d\u2019entra\u00eenement
\n– Division des donn\u00e9es
\n– Entra\u00eenement, validation et test
\n– \u00c9valuation des mod\u00e8les
\n– M\u00e9triques de performance
\n– Courbes ROC et matrices de confusion<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Module 5 : Algorithmes Avanc\u00e9s<\/div><\/div>

– Machines \u00e0 vecteurs de support (SVM)
\n– Principe de fonctionnement
\n– Applications
\n– R\u00e9seaux de neurones
\n– Architecture basique
\n– R\u00e9seaux neuronaux profonds<\/p>\n<\/div>

– Machines \u00e0 vecteurs de support (SVM)
\n– Principe de fonctionnement
\n– Applications
\n– R\u00e9seaux de neurones
\n– Architecture basique
\n– R\u00e9seaux neuronaux profonds<\/p>\n<\/div>

– Machines \u00e0 vecteurs de support (SVM)
\n– Principe de fonctionnement
\n– Applications
\n– R\u00e9seaux de neurones
\n– Architecture basique
\n– R\u00e9seaux neuronaux profonds<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Module 6 : Applications Pratiques<\/div><\/div>

– Projets pratiques avec des ensembles de donn\u00e9es r\u00e9els
\n– Mise en \u0153uvre d\u2019un mod\u00e8le de pr\u00e9diction
\n– Optimisation des hyperparam\u00e8tres
\n– D\u00e9ploiement de mod\u00e8les
\n– Formats de d\u00e9ploiement
\n– Int\u00e9gration avec des applications<\/p>\n<\/div>

– Projets pratiques avec des ensembles de donn\u00e9es r\u00e9els
\n– Mise en \u0153uvre d\u2019un mod\u00e8le de pr\u00e9diction
\n– Optimisation des hyperparam\u00e8tres
\n– D\u00e9ploiement de mod\u00e8les
\n– Formats de d\u00e9ploiement
\n– Int\u00e9gration avec des applications<\/p>\n<\/div>

– Projets pratiques avec des ensembles de donn\u00e9es r\u00e9els
\n– Mise en \u0153uvre d\u2019un mod\u00e8le de pr\u00e9diction
\n– Optimisation des hyperparam\u00e8tres
\n– D\u00e9ploiement de mod\u00e8les
\n– Formats de d\u00e9ploiement
\n– Int\u00e9gration avec des applications<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Module 7 : \u00c9thique en Machine Learning<\/div><\/div>

– Biais algorithmique
\n– Identification des biais
\n– Att\u00e9nuation des biais
\n– Transparence et responsabilit\u00e9
\n– Interpr\u00e9tabilit\u00e9 des mod\u00e8les
\n– Consid\u00e9rations \u00e9thiques<\/p>\n<\/div>

– Biais algorithmique
\n– Identification des biais
\n– Att\u00e9nuation des biais
\n– Transparence et responsabilit\u00e9
\n– Interpr\u00e9tabilit\u00e9 des mod\u00e8les
\n– Consid\u00e9rations \u00e9thiques<\/p>\n<\/div>

– Biais algorithmique
\n– Identification des biais
\n– Att\u00e9nuation des biais
\n– Transparence et responsabilit\u00e9
\n– Interpr\u00e9tabilit\u00e9 des mod\u00e8les
\n– Consid\u00e9rations \u00e9thiques<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Module 8 : Tendances et D\u00e9veloppements<\/div><\/div>

– Apprentissage automatique renforc\u00e9
\n– Apprentissage par transfert
\n– Tendances \u00e9mergentes et applications futures<\/p>\n<\/div>

– Apprentissage automatique renforc\u00e9
\n– Apprentissage par transfert
\n– Tendances \u00e9mergentes et applications futures<\/p>\n<\/div>

– Apprentissage automatique renforc\u00e9
\n– Apprentissage par transfert
\n– Tendances \u00e9mergentes et applications futures<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Ressources Suppl\u00e9mentaires<\/div><\/div>

– Livres recommand\u00e9s
\n– Cours en ligne
\n– Plateformes pour la pratique<\/p>\n<\/div>

– Livres recommand\u00e9s
\n– Cours en ligne
\n– Plateformes pour la pratique<\/p>\n<\/div>

– Livres recommand\u00e9s
\n– Cours en ligne
\n– Plateformes pour la pratique<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div> <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div><\/ss3-loader><\/div><\/div>

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