Machine Learning avec Python

Dans cette formation, vous acquerrez une compréhension approfondie des concepts et techniques du machine learning, et apprendrez à les appliquer avec Python. À travers des exercices pratiques et des exemples réels, vous apprendrez à construire et évaluer des modèles de machine learning, à prétraiter les données et à appliquer différents algorithmes pour résoudre divers types de problèmes. À l’issue de la formation, vous serez en mesure d’exploiter la puissance du machine learning dans vos projets et de prendre des décisions fondées sur les données.

Prérequis

Des connaissances de base en programmation Python sont requises. Une familiarité avec les concepts statistiques et l’algèbre linéaire est recommandée.

Programme

• Introduction au machine learning
• Apprentissage supervisé : régression
• Apprentissage supervisé : classification
• Apprentissage non supervisé : clustering
• Ingénierie des caractéristiques
• Réduction de dimensionnalité
• Évaluation et validation
• Méthodes d’ensemble
• Deep learning
• Traitement du langage naturel
• Prévision de séries temporelles
• Apprentissage par renforcement
• Construction d’un pipeline de machine learning
• Déploiement et supervision des modèles
• Sujets avancés en machine learning
• Cas d’usage réels
• Projets pratiques
• Études de cas
• Bonnes pratiques et conseils
• Considérations éthiques en machine learning