Objectifs du cours
Cette formation propose une introduction opérationnelle au machine learning. Les participants y découvrent les concepts essentiels de l’apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, par renforcement), les principaux algorithmes, ainsi que les outils de manipulation de données et d’entraînement de modèles avec Python. L’approche est résolument pratique, orientée vers la compréhension des cas d’usage réels.
Les participants apprendront à :
- Comprendre les concepts de base du machine learning
- Distinguer les types d’apprentissage : supervisé, non supervisé, renforcement
- Préparer des données et visualiser des tendances avec Python
- Mettre en œuvre un modèle simple avec scikit-learn
- Évaluer et interpréter les performances des modèles
Public
- Développeurs souhaitant s’initier à l’IA
- Data analysts ou data scientists débutants
- Étudiants en informatique ou data science
Prérequis
- Bases en programmation (Python recommandé)
- Connaissances générales en mathématiques (statistiques, probabilités, algèbre linéaire)
- Ordinateur avec Python et Jupyter installés (ou accès à Google Colab)
Contenu du cours
Partie 1 : Introduction au Machine Learning
- Définitions : IA, ML, Deep Learning – différences et complémentarités
- Types d’apprentissage : supervisé, non supervisé, par renforcement
- Panorama des algorithmes de base : régression, classification, clustering, arbres de décision, SVM
- Notions de biais, variance, overfitting
- Cas d’usage dans différents secteurs
Partie 2 : Préparation et exploration des données
- Nettoyage, normalisation, encodage des données
- Séparation des ensembles d’entraînement et de test
- Visualisation des données avec pandas, seaborn, matplotlib
- Comprendre l’importance de la qualité des données
Partie 3 : Entraînement de modèles simples
- Utilisation de scikit-learn pour la régression et la classification
- Évaluation des performances : précision, rappel, F1-score, courbes ROC
- Validation croisée et optimisation des hyperparamètres
- Interprétation des résultats et biais possibles