L'apprentissage machine en Python

* Introduction à l'Apprentissage Machine et à Python

* Durée : 3 heures
* Objectif : Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage machine et se familiariser avec l'utilisation de Python pour le machine learning.
* Détails :
* Concepts clés de l'apprentissage machine : supervision, non-supervision, renforcement.
* Applications courantes de l'apprentissage machine.
* Introduction à Python et aux bibliothèques couramment utilisées en machine learning (NumPy, Pandas, Matplotlib).
* Configuration de l'environnement de travail (Anaconda, Jupyter Notebook).

* Préparation et Exploration des Données

* Durée : 3 heures
* Objectif : Apprendre à préparer et explorer les données pour le machine learning.
* Détails :
* Chargement et exploration des jeux de données avec Pandas.
* Nettoyage des données : gestion des valeurs manquantes, traitement des valeurs aberrantes.
* Transformation des données : normalisation, standardisation.
* Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn pour identifier les tendances et les motifs.
* Séparation des données en ensembles d'entraînement et de test.

* Algorithmes d'Apprentissage Supervisé

* Durée : 3 heures
* Objectif : Comprendre et implémenter les principaux algorithmes d'apprentissage supervisé en Python.
* Détails :
* Régression linéaire et régression logistique.
* Arbres de décision et forêts aléatoires.
* Machines à vecteurs de support (SVM).
* Implémentation avec Scikit-learn : création, entraînement et évaluation des modèles.
* Validation croisée et évaluation des performances des modèles.

* Algorithmes d'Apprentissage Non-Supervisé

* Durée : 3 heures
* Objectif : Maîtriser les algorithmes d'apprentissage non-supervisé pour l'analyse exploratoire des données.
* Détails :
* Clustering : k-means, DBSCAN, hiérarchique.
* Réduction de dimensionnalité : PCA (Analyse en Composantes Principales).
* Techniques de détection d'anomalies.
* Implémentation avec Scikit-learn et interprétation des résultats.
* Applications pratiques et cas d'utilisation.

* Introduction aux Réseaux de Neurones et Deep Learning

* Durée : 3 heures
* Objectif : Comprendre les bases des réseaux de neurones et du deep learning et réaliser une première implémentation en Python.
* Détails :
* Concepts de base des réseaux de neurones : neurones, couches, activation.
* Introduction aux frameworks de deep learning : TensorFlow, Keras.
* Création et entraînement d'un réseau de neurones simple avec Keras.
* Applications du deep learning : reconnaissance d'images, traitement du langage naturel.
* Entraînement et évaluation d'un modèle de classification d'images.