Python et Machine Learning (ML)
Python et Machine Learning (ML)
Description
La Formation en Python et Machine Learning (ML) est conçue par Ouskei Academy pour fournir aux étudiants les compétences nécessaires pour maîtriser l’un des langages de programmation les plus populaires et pour comprendre les bases du Machine Learning. Voici les détails clés de cette formation :
Contenu de la formation :
Introduction à Python :
- Apprentissage des bases du langage Python : syntaxe, variables, boucles, conditions, fonctions.
- Travail sur les bibliothèques incontournables pour la science des données telles que NumPy, pandas et matplotlib.
- Programmation orientée objet avec Python pour structurer le code de manière efficace et modulaire.
Fondamentaux du Machine Learning :
- Introduction aux concepts clés du Machine Learning : algorithmes supervisés, non supervisés et renforcement.
- Apprentissage de l’utilisation de bibliothèques Python telles que scikit-learn pour créer des modèles de Machine Learning.
- Exploration de techniques comme la régression linéaire, les k-nearest neighbors (KNN), les forêts aléatoires, et les machines à vecteurs de support (SVM).
Préparation et analyse des données :
- Techniques de nettoyage, transformation et prétraitement des données pour garantir des modèles efficaces.
- Visualisation des données pour explorer et comprendre les jeux de données avant l’application des algorithmes ML.
Création et évaluation de modèles ML :
- Construction de modèles prédictifs pour des tâches réelles : classification, régression, clustering.
- Optimisation et évaluation des performances des modèles à l’aide de métriques comme la précision, le rappel, et la courbe ROC.
- Utilisation des méthodes de validation croisée pour améliorer la robustesse des modèles.
Projet final :
- À la fin de la formation, les étudiants travailleront sur un projet pratique dans lequel ils appliqueront tout ce qu’ils ont appris pour résoudre un problème réel en utilisant Python et le Machine Learning. Cela pourrait inclure la prédiction de tendances, la classification d’images, ou encore l’analyse de séries temporelles.
Objectifs de la formation
- Maîtriser Python : Apprendre à coder efficacement en Python, en utilisant des outils et des bibliothèques adaptés à la science des données et au Machine Learning.
- Comprendre le Machine Learning : Apprendre les différents types d’algorithmes de ML et savoir les appliquer à des problèmes réels.
- Manipuler des données : Savoir préparer, nettoyer et analyser des jeux de données pour améliorer la performance des modèles.
- Créer des modèles performants : Construire et évaluer des modèles ML tout en comprenant leurs limites et leurs applications concrètes.
Public visé
- Débutants en programmation qui souhaitent apprendre Python.
- Étudiants et professionnels souhaitant se spécialiser en data science et Machine Learning.
- Développeurs qui veulent étendre leurs compétences au Machine Learning.
Public visé
- Aucun prérequis spécifique pour Python (cours accessible aux débutants).
- Connaissance de base en mathématiques (statistiques, algèbre linéaire) est un plus mais non obligatoire.
Que vais-je apprendre ?
Dans cette Formation en Intelligence Artificielle (IA), vous allez explorer les concepts essentiels et les techniques avancées pour créer des systèmes intelligents capables de résoudre des problèmes complexes. Voici ce que vous apprendrez entre autres à :
Plongez dans les principes fondamentaux de l'IA, y compris la différence entre l'IA faible et forte, ainsi que les applications actuelles dans divers secteurs.
Apprenez à utiliser des algorithmes de Machine Learning (ML) comme les réseaux neuronaux, la régression logistique, les k-means, et les arbres de décision pour créer des modèles prédictifs.
Comprenez comment fonctionnent les réseaux neuronaux profonds (deep learning) et apprenez à construire des modèles avancés pour des tâches comme la reconnaissance d'images, la classification de textes et la prédiction de séries temporelles.
