Machine Learning en Python

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Objectifs

Comprendre l'apport du Machine Learning et ses limites

Maîtriser les principaux algorithmes

Savoir créer et optimiser un modèle prédictif en python

Mesurer la qualité des modèles et les performances attendues en production

Connaître le workflow global du projet

Savoir mettre en oeuvre les bonnes pratiques pour éviter les écueils de ce type de projet

Pouvoir déployer un modèle, le superviser et le mettre à jour en production

Comprendre comment appliquer le Machine Learning sur des données structurées, sur du texte, et sur des séries temporelles

Programme

JOUR 1

Introduction au Machine Learning :

Principe général et concepts basiques

Exemples de cas d'usage dans différents secteurs : industrie, marketing, IoT, web, énergie…

Cadre d'utilisation : possibilités et limitations

Bien formuler la problématique : comment passer d'un problème métier à un problème Machine Learning

Ecosystème Python :

Python scientifique : numpy, pandas, matplotlib, scipy

La lirairie Scikit-learn

Notebook Jupyter, Anaconda

Algorithmes de Machine Learning, première partie : les bases

Régression linéaire et régression logistique

K plus proches voisins : KNN

Arbres de décision et Random Forests

JOUR 2

Critères d'évaluation :

Régression : MAE, MSE, RMSLE, R²…

Classification : accuracy, precision, recall, F1 score…

Procédures d'évaluation : train-test split, cross-validation, validation set

Optimisation des hyper-paramètres :

Gridsearch, randomsearch

Soft optimisation et hard optimisation

Méthodologie et bonnes pratiques :

Déroulé d'un projet de data science : une procédure itérative

Workflow complet du projet

Pipeline de transformation

Ecueils à éviter et comment s'en prémunir : surrapprentissage (overfitting) et fuite de données (data leakage)

JOUR 3

Data prepration et feature extraction :

Traitement des données aberrantes et manquantes

Normalisation et standardisation

Combinaison de features

Mise en production :

Déployer un modèle en production via une API

Monitoring des modèles

Mise à jour des modèles

Algorithmes de Machine Learning, deuxième partie : les autres catégories

Boosting et gradient boosting

Clustering

Détection d'anomalie

Réseaux de neurones et Deep Learning

Adapter selon le type de données :

Comment traiter du texte

Comment traiter des séries temporelles

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