Objectifs du cours
Plongez dans l'univers captivant du machine learning où les données prennent vie et les algorithmes racontent des histoires ! Ce cours vous transportera dans une aventure où vous décoderez les mystères des algorithmes intelligents, explorerez des jungles de données et utiliserez des outils de pointe pour créer des solutions futuristes. Que vous soyez un fan de science-fiction désireux de construire le prochain système de reconnaissance d'images ou un passionné de données prêt à déchiffrer des clusters secrets, ce parcours est taillé pour vous. Préparez-vous à manipuler Scikit-Learn comme un pro, à dialoguer avec Azure comme avec un vieil ami, et à transformer la théorie en pratique avec des ateliers qui ressemblent plus à des missions de terrain. Allumez vos propulseurs, ajustez vos lunettes de réalité augmentée, et faites un bond en avant dans le futur du machine learning !
Ce plan de cours vise à fournir aux participants :
➢ Comprendre les principes et les promesses du machine learning.
➢ Maîtriser les algorithmes de machine learning supervisé et non supervisé.
➢ Apprendre à utiliser des outils et des bibliothèques essentiels comme Scikit-Learn et Azure Machine Learning.
➢ Développer des compétences pratiques par des ateliers ciblés sur la reconnaissance d'images et le clustering.
Public
- Ce cours s'adresse aux professionnels de l'informatique, aux data scientists en herbe, aux étudiants en sciences des données, et à toute personne intéressée par le machine learning et souhaitant acquérir une compréhension approfondie ainsi que des compétences pratiques dans ce domaine.
Prérequis
Pour suivre ce cours intermédiaire, les participants doivent :
- Connaissances de base en programmation, de préférence en Python.
- Une compréhension élémentaire des concepts statistiques et algébriques.
Contenu du cours
Partie 1 : Introduction au Machine Learning et ses Fondations
- Les promesses du Machine Learning : Exploration des capacités et des applications potentielles.
- Technologies sous-jacentes : Relation entre Cloud, Big Data, et Machine Learning.
- Introduction au Deep Learning : Compréhension des réseaux de neurones et de leur importance croissante.
Partie 2 : Algorithmes de Machine Learning
- Apprentissage supervisé vs non supervisé : Distinction et applications.
- Algorithmes clés : Régression linéaire, logistique, arbres de décision, SVM, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors.
- Réduction des dimensions : Pourquoi et comment réduire la dimensionnalité des données.
Partie 3 : Bibliothèque Python Scikit-Learn
- Utilisation de Scikit-Learn : Intégration avec Pandas, Numpy, SciPy, et Matplotlib.
- Représentation des données et des prédictions : Comprendre comment les données sont manipulées et les prédictions générées.
- Choisir le bon algorithme : Critères pour sélectionner les algorithmes adaptés à différentes tâches.
Partie 4 : Travaux Pratiques sur la reconnaissance et le Clustering
- Reconnaissance d'images : Classification d'images de fleurs en utilisant des techniques supervisées.
- Apprentissage non supervisé : Techniques de clustering, visualisation avec hiérarchisation et t-SNE, exploration et interprétation des données.
Partie 5 : Azure Machine Learning
- Azure Machine Learning : Création de modèles sans codage, intégration avec Visual Studio, Azure, et GitHub.
- Validation et déploiement de modèles : Techniques pour évaluer et déployer des modèles en production.
- Travaux pratiques : Construction d’un modèle de prédiction sous Visual Studio, retour sur les concepts appris.