Des stats au machine learning

Cours introductif en machine learning à partir de l’analyse statistique d’un jeu de données

Partie 1: Introduction aux concepts fondamentaux du Machine Learning

• Comprendre l’intérêt du Machine Learning - Comprendre les concepts fondamentaux du Machine Learning et ses applications
• Modèles et algorithmes - Découvrir les différents types de modèles et algorithmes d’apprentissage automatique
• Modes d’apprentissage - Décrypter les modes d’apprentissage et différencier ML du Deep Learning
• Du business à la production - Passer d’une problématique business à la mise en production d’un modèle ML
• Quiz Partie 1 - Quiz d’évaluation des concepts fondamentaux du Machine Learning
• Quiz Partie 1 (v2) - Quiz alternatif sur les concepts fondamentaux du ML

Partie 2: Techniques d’entraînement pratique

• Construction d’un modèle prédictif - Maîtriser les étapes pratiques de construction d’un modèle prédictif
• Régression linéaire - Apprendre à entraîner un modèle de régression linéaire
• Régression logistique - Apprendre à classifier avec la régression logistique
• Clustering k-means - Découvrir le clustering et l’algorithme k-means
• Quiz Partie 2 - Quiz sur les techniques d’entraînement de modèles ML

Partie 3: Optimisation des données et du modèle

• Qualité des données - Comprendre l’importance de la qualité des données en ML
• Nettoyage des données - Améliorer et nettoyer un jeu de données pour l’ML
• Transformation des variables - Transformer les variables pour optimiser l’apprentissage du modèle
• Overfitting et régularisation - Éviter l’overfitting avec la régularisation
• Démonstration régularisation - Démonstration pratique de la régularisation
• Quiz Partie 3 - Quiz sur l’amélioration des données et la régularisation

Partie 4: Modèles avancés

• Modèles basés sur les arbres - Travailler avec des modèles basés sur les arbres de décision
• Apprentissage d’ensemble - Découvrir l’apprentissage d’ensemble et les méthodes de combinaison
• Quiz Partie 4 - Quiz final sur les modèles avancés et l’ensemble learning