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Les bases du Machine Learning
Plongez dans les concepts essentiels du Machine Learning avec notre formation dédiée. De l'installation des outils à la mise en ...
œuvre des algorithmes de base, en passant par la préparation des données et l'ingénierie des features, ce cours vous guide à travers les étapes clés du développement de modèles ML performants. Vous explorerez également les réseaux de neurones, les techniques avancées, et les implications éthiques du Machine Learning.
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Instructeur
dannickstark@gmail.com
Catégorie :
- Description
- Curriculum
- Examens
Description Générale
Découvrez les bases du Machine Learning avec notre formation complète proposée par Open Know-How. Ce cours est conçu pour vous initier aux principes fondamentaux du Machine Learning, couvrant toutes les étapes essentielles, de la configuration de l’environnement de travail à la mise en œuvre de divers algorithmes.
Objectifs du Cours
- Maîtriser les concepts fondamentaux : Comprendre les principes de base du Machine Learning, y compris les différents types d’apprentissage (supervisé, non supervisé, semi-supervisé, par renforcement).
- Préparer et transformer les données : Apprendre à collecter, nettoyer, et transformer des données pour les rendre exploitables par les modèles de Machine Learning.
- Implémenter des algorithmes : Mettre en œuvre des modèles de classification, de régression, et de clustering, et comprendre leur fonctionnement théorique.
- Explorer les réseaux de neurones : S’initier aux concepts de base des réseaux de neurones et découvrir les frameworks de Deep Learning tels que TensorFlow.
- Considérations éthiques : Reconnaître les biais potentiels dans les modèles et les données, et comprendre les enjeux éthiques du Machine Learning.
Contenu du Cours
- Introduction et Concepts Clés : Familiarisation avec les objectifs de la formation et les concepts essentiels du Machine Learning.
- Configuration de l’Environnement : Installation des outils nécessaires, introduction à Google Colab, et préparation des bibliothèques de base.
- Algorithmes et Modèles : Implémentation pratique des principaux algorithmes de Machine Learning, y compris la régression, la classification, et le clustering.
- Réseaux de Neurones et Deep Learning : Exploration des architectures de réseaux de neurones et utilisation de frameworks de Deep Learning.
- Évaluation et Optimisation : Techniques pour évaluer la performance des modèles et optimiser leurs hyperparamètres.
- Éthique et Biais : Analyse des implications éthiques et identification des biais dans les modèles de Machine Learning.
Pourquoi Suivre Cette Formation ?
En suivant ce cours, vous acquerrez les compétences nécessaires pour comprendre et appliquer le Machine Learning à des problèmes réels. Vous serez capable de développer des modèles performants, de manipuler efficacement les données, et d’utiliser les frameworks modernes de Deep Learning, tout en restant conscient des considérations éthiques liées à cette technologie.
Comment apprendre Le Machine Learning (Roadmap)
Les bases de la programmation en Python
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5Introduction à Python et installation de l'environnementVideo lesson
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6Variables et Types de donnéesVideo lesson
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7Opérateurs et expressionsVideo lesson
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8Structures conditionnellesVideo lesson
-
9Boucles et itérationsVideo lesson
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10FonctionsVideo lesson
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11Les listes et collectionsVideo lesson
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12Les chaînes de caractères (strings)Video lesson
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13Fichiers et gestion des entrées/sortiesVideo lesson
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14Programmation orientée objet (OOP)Video lesson
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15Modules et bibliothèques en PythonVideo lesson
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16Introduction à la gestion des packagesVideo lesson
Introduction au ML
Supervised Learning
Préparation des Données
Evaluation et Optimization DES Models
Algorithmes de Base
SVM (Support Vector Machine)
Introduction aux Réseaux de Neurones
Frameworks pour le Deep Learning
Classification avec Réseaux de Neurones
Régression Linéaire
Régression avec Réseaux de Neurones
Apprentissage Non supervisé
Techniques Avancées
Overfitting & Underfitting
Conclusion
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Course details
Conférences
55
Niveau
Débutant
Basic info
- Durée : 8 semaines
- Format : Cours en ligne avec exercices pratiques
- Niveau : Débutant à intermédiaire
- Langue : français
- Certification : Attestation de suivi avec succès
Contact : Pour plus d'informations ou pour vous inscrire, veuillez nous contacter à sur WhatsApp.
Course requirements
- Connaissances de base en programmation (Python recommandé)
- Accès à un ordinateur avec connexion internet
- Volonté d'apprendre et de pratiquer les concepts de Machine Learning
- Notions fondamentales en mathématiques (algèbre linéaire, statistiques) sont un plus
Intended audience
- Étudiants en informatique ou en ingénierie
- Développeurs souhaitant se spécialiser en Machine Learning
- Professionnels de la data science
- Chercheurs et universitaires intéressés par l'IA et le ML
- Toute personne curieuse d'explorer le monde du Machine Learning et du Deep Learning
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