Machine Learning Fondamental : De la Théorie à la Production
Description
L’univers du machine learning ! Cette formation vous guide pas à pas, des algorithmes fondamentaux aux défis de la production. Vous ne vous contenterez pas d’apprendre la théorie – vous construirez, testerez et déploierez de vrais modèles.
À la fin de cette formation, vous saurez :
- Concevoir et entraîner des modèles de régression et classification
- Transformer vos données brutes en features exploitables
- Éviter les pièges du surajustement et optimiser la généralisation
- Déployer des systèmes ML robustes en production
- Identifier et corriger les biais algorithmiques
Course Curriculum
Thème 1 : Algorithmes Fondamentaux — Régression Linéaire (70 min)
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Les Fondamentaux de la Régression Linéaire
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Fonctions de Perte : Mesurer l’Erreur
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Descente de Gradient : L’Art de l’Optimisation
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Hyperparamètres : Les Réglages Fins
Régression Logistique (35 min)
Métriques de Classification (70 min)
Thème 2 : Ingénierie des Données — Données Numériques (85 min)
Données Catégorielles (50 min)
Datasets et Généralisation (105 min)
Thème 3 : Modèles Avancés — Réseaux de Neurones (75 min)
Embeddings (45 min)
LLMs – Grands Modèles de Langage (45 min)
Thème 4 : ML en Production — Systèmes ML en Production (80 min)
AutoML (30 min)
Équité et Biais (110 min)
🏅 This course come with Certification
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