Machine learning

S'initier à Machine Learning

- Comprendre les concepts de base du machine learning

- Explorer les différents types d'apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement)

- Apprendre les étapes du cycle de vie d'un projet de machine learning

- Découvrir les outils et bibliothèques populaires en machine learning

- Aborder les questions d'éthique et de responsabilité dans machine learning

- Examiner des exemples concrets d'applications du machine learning

Préparer des données

- Comprendre l'importance de la collecte de données et des sources de données

- Apprendre les techniques de nettoyage et de prétraitement des données

- Effectuer une exploration approfondie des données (Data Exploration)

- Maîtriser les méthodes de transformation et de normalisation des données

- Gérer efficacement les valeurs manquantes dans les données

- Séparer les ensembles de données en ensembles d'entraînement, de validation et de test

Reconnaitre les modèles de Machine Learning

- Comprendre la régression linéaire et la régression logistique

- Maîtriser les arbres de décision et les forêts aléatoires

- Utiliser les machines à vecteurs de support (SVM)

- Explorer les réseaux de neurones artificiels (Deep Learning)

- Appliquer les méthodes de clustering (K-Means, DBSCAN)

- Découvrir les méthodes d'apprentissage par renforcement

Découvrir l'entraînement des modèles

- Comprendre la fonction de coût et le processus d'optimisation

- Mettre en pratique la validation croisée (Cross-Validation)

- Sélectionner judicieusement les caractéristiques pertinentes (Feature Selection)

- Ajuster les hyperparamètres de manière optimale

- Explorer l'apprentissage en ligne (Online Learning)

- Gérer les problèmes de surapprentissage (Overfitting) et de sous-apprentissage (Underfitting)

Évaluer et interpréter des modèles

- Utiliser des mesures de performance en classification et en régression

- Analyser la matrice de confusion et tracer la courbe ROC

- Interpréter les modèles en mettant en évidence l'importance des caractéristiques

- Visualiser les résultats et les décisions prises par les modèles

- Comparer différents modèles pour choisir le meilleur

- Appliquer des méthodes d'explication de modèle telles que LIME et SHAP

Appliquer Machine Learning

- Appliquer le machine learning au traitement du langage naturel (NLP)

- Utiliser le machine learning pour la vision par ordinateur et la reconnaissance d'images

- Mettre en place des systèmes de recommandation de produits et de filtrage collaboratif

- Prévoir des séries temporelles à l'aide du machine learning

- Utiliser le machine learning dans le diagnostic médical et l'imagerie médicale

- Explorer l'automatisation des processus métier grâce au machine learning