Machine Learning Fondamentaux
Cette formation intitulée Machine Learning Fondamentaux constitue une immersion complète dans les bases théoriques et pratiques de l'intelligence artificielle. Le parcours débute par une introduction structurée permettant de comprendre les enjeux, les différents types d'apprentissage (supervisé, non supervisé) et les paradigmes essentiels qui régissent le fonctionnement des machines apprenantes. L'objectif est de transformer des concepts abstraits en compétences actionnables pour préparer les données et poser les bases de la modélisation prédictive. En maîtrisant ces fondamentaux, vous développerez la rigueur analytique nécessaire pour aborder ensuite des algorithmes plus complexes et des techniques d'optimisation avancées.
Programme de la formation
Module 1 : Introduction au Machine Learning
Découvrez les concepts fondamentaux du ML
Module 2 : Régression linéaire et polynomiale
Ce module enseigne comment modéliser et prédire des variables continues. Vous apprendrez à utiliser des équations mathématiques pour trouver des relations entre les données, par exemple pour prédire des prix ou des tendances de croissance.
Module 3 : Classification (Logistic Regression, SVM)
Ici, vous passerez à la prédiction de catégories. Ce module traite des méthodes permettant de classer des données dans des groupes distincts, comme la détection de spams ou le diagnostic médical automatisé, en utilisant des algorithmes robustes comme les machines à vecteurs de support (SVM).