Initiez-vous au Machine Learning

[Ce cours demande en moyenne 10 heures de travail pour être réussi.] 10 heures

Introduction du cours

Vous êtes intéressé par la Data Science et vous cherchez une porte d'entrée vers ce domaine en plein essor ? Ce cours d'initiation au Machine Learning est fait pour vous !

Le Machine Learning est un ensemble de techniques utilisées par les Data Scientists qui a grandement fait parler de lui ces dernières années. Car ses applications sont variées et très prometteuses !

Une fois que le Data Scientist a effectué son travail de collecte, de nettoyage et d’exploration des données, il peut passer à la partie "modélisation". C’est ce processus que nous allons explorer ensemble dans ce cours d'initiation au Machine Learning.

Vous allez découvrir un ensemble de techniques puissantes permettant de créer, à partir de données, des modèles prédictifs qui apprennent par eux-mêmes !

Je vous propose d'aborder cela avec moi, étape par étape, en restant au plus proche des problématiques actuelles que permet de résoudre la Data Science.
Ce cours a été crée en partenariat avec l'École CentraleSupélec
Ce cours a été créé en partenariat avec l'École CentraleSupélec.

Objectifs pédagogiques :

Resituer le Machine Learning au sein de la Data Science

Identifier les possibilités du Machine Learning

Identifier les techniques et outils du Machine Learning

Entraîner un algorithme de régression linéaire

Identifier les limites du Machine Learning

Prérequis :

Ce cours se situe au croisement des mathématiques et de l'informatique. Si vous ne possédez pas les prérequis ci-dessous, n'hésitez tout de même pas à consulter ce cours, qui vous donnera un bon aperçu de l'écosystème et des méthodes de Data science.

Pour profiter pleinement du cours, n'hésitez pas à vous rafraîchir la mémoire sur :

Python pour le calcul numérique ;

quelques notions d'algèbre linéaire, telles que manipulation de vecteurs, multiplication de matrices, normes ;

quelques notions de probabilités et statistiques, telles que distribution de loi de probabilité et variance.

Outils nécessaires :

scikit-learn

Comment ça marche ?
Faites-en votre métier !

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Table des matières

Partie 1 - Identifiez les possibilités du Machine Learning
1. Découvrez le domaine de la Data Science
2. Plongez-vous dans la peau d’un Data scientist
3. Identifiez les différentes étapes de modélisation
4. Identifiez les différents types d'apprentissage automatiques
Quiz : Identifiez les possibilités du Machine Learning
Partie 2 - Identifiez les techniques et outils du Machine Learning
1. Transformez des besoins métiers en problèmes de Machine Learning
2. Sélectionnez les outils de Data Science appropriés
Quiz : Identifiez les techniques et outils du Machine Learning
Partie 3 - Entraînez votre premier algorithme de Machine Learning
1. Construisez un modèle statistique
2. Programmez votre première régression linéaire
3. Exploitez votre jeu de données
4. Entraînez votre premier k-NN
5. Entraînez-vous à entraîner un algorithme de Machine Learning !
Partie 4 - Appréhendez les limites du Machine Learning
1. Familiarisez-vous avec les limites des algorithmes
2. Trouvez le bon compromis entre biais et variance
3. Généralisez votre modèle
4. Gérez le fléau de la dimension
Quiz : Appréhendez les limites du Machine Learning