COURS DE MACHINE LEARNING
Une question qui se pose en matière de l’Intelligence Artificielle (IA) est de savoir pourquoi le Machine Learning (ML) si important dans le monde d’aujourd’hui. En effet, le Machine Learning est d’actualité parce qu’il permet aux entreprises d’avoir une vision des tendances en matière de comportement des clients et des modèles opérationnels, et soutient le développement de nouveaux produits. De nombreuses entreprises de premier plan, telles que Facebook, Google et Uber, font de l’apprentissage automatique un élément central de leurs activités. L’apprentissage automatique est devenu un différentiateur concurrentiel important pour de nombreuses entreprises. Le Machine Learning et l’IA ont dépassé les frontières des livres de science-fiction et font désormais partie de notre réalité. Le Machine Learning travaille sur des données, et sur cette base, il tire des déductions qui forment finalement la source de guidage des machines pour prendre les mesures nécessaires. Cette formation qui s’étale sur 02 semaines (20 heures) démontre l’utilisation du Machine Learning, plus précisément, l’apprentissage non supervisé pour découvrir des caractéristiques dans de grands ensembles de données et l’apprentissage supervisé pour construire des modèles prédictifs. Les sujets abordés sont l’organisation et le prétraitement des données, le regroupement des données, la création de modèles de classification et de régression, l’interprétation et l’évaluation des modèles, la simplification des ensembles de données, et l’utilisation d’ensembles pour améliorer les performances des modèles.
Objectifs
Le but de ce cours est de vous accompagner dans votre découverte du Machine Learning et de vous fournir les outils nécessaires à :
- Identifier les problèmes qui peuvent être résolus par des approches de Machine Learning;
- Formaliser ces problèmes en termes de Machine Learning ;
- Identifier les algorithmes classiques les plus appropriés pour ces problèmes et les mettre en œuvre ;
- Implémenter ces algorithmes par vous-même afin d’en comprendre les tenants et aboutissants ;
- Evaluer et comparer de la manière la plus objective possible les performances de plusieurs algorithmes de Machine Learning pour une application particulière.
COMPETENCES A ACQUERIR
- Maîtriser Python pour l’apprentissage automatique
- Posséder une excellente intuition du modèle d’apprentissage automatique
- Faire des hypothèses fiables
- Mener une analyse perspicace
- Construire des modèles d’apprentissage automatique fiables
- Ajouter une valeur significative à votre entreprise
- Utiliser l’apprentissage automatique pour un gain personnel
- Gérer des sujets spécialisés tels que Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) et Reinforcement Learning
- Gérer des méthodes de pointe comme la réduction de dimension
- Identifier le modèle d’apprentissage automatique approprié pour chaque type de défi.