Développez une base pratique en machine learning avec Python et R, de la préparation des données à l’évaluation de modèles prédictifs.
Description
Bienvenue dans Machine Learning de A à Z™ — une introduction pratique aux concepts essentiels, aux méthodes de travail et aux applications du machine learning.
Cette formation vous aide à comprendre comment les données peuvent être utilisées pour créer des modèles capables d’identifier des tendances et de faire des prédictions. Vous explorerez l’apprentissage supervisé et non supervisé à l’aide d’exemples clairs en Python et en R.
- Fondements du machine learning – Découvrez la différence entre l’intelligence artificielle, le machine learning, la science des données et la programmation traditionnelle.
- Préparation des données – Comprenez comment organiser, nettoyer, explorer et préparer les données avant d’entraîner un modèle.
- Modèles et évaluation – Explorez les algorithmes courants, évaluez les performances des modèles et interprétez les résultats de manière responsable.
Ce que vous allez apprendre
- Comprendre les principaux types de machine learning
- Préparer et explorer des jeux de données pour l’analyse
- Utiliser Python et R pour des tâches d’analyse de données de base
- Apprendre les principes des modèles de régression
- Comprendre les modèles de classification et de prédiction
- Explorer le clustering et l’apprentissage non supervisé
- Entraîner, tester et évaluer un modèle de machine learning
- Comprendre la précision, les erreurs et les performances d’un modèle
- Reconnaître le surapprentissage et améliorer la fiabilité d’un modèle
- Acquérir une base solide pour de futurs projets en IA et science des données
Prérequis
- Aucune expérience préalable en machine learning n’est requise.
- Des notions de base en Python ou en R sont utiles, mais non indispensables.
- Un ordinateur avec accès à Internet et de la curiosité pour les données et la technologie.
À qui s’adresse cette formation
- Aux débutants intéressés par le machine learning et la science des données
- Aux étudiants qui explorent les métiers de la technologie et de l’analyse
- Aux professionnels souhaitant comprendre la prise de décision fondée sur les données
- Aux développeurs qui souhaitent commencer à travailler avec des modèles de machine learning
