Apprentissage automatique
( 24 Modules )

module #1
Introduction à l'apprentissage automatique
Vue d'ensemble de l'apprentissage automatique, types d'apprentissage automatique et importance de l'apprentissage automatique

module #2
Fondements mathématiques
Algèbre linéaire, calcul, probabilités et statistiques

module #3
Prétraitement des données
Nettoyage des données, mise à l'échelle des caractéristiques, normalisation et sélection des caractéristiques

module #4
Apprentissage supervisé
Introduction à l'apprentissage supervisé, à la régression et à la classification

module #5
Régression linéaire
Régression linéaire simple et multiple, fonction de coût et descente de gradient

module #6
Régression logistique
Régression logistique, fonction sigmoïde et fonction de coût

module #7
Arbres de décision
Introduction aux arbres de décision, à l'entropie et au gain d'informations

module #8
Forêts aléatoires
Apprentissage d'ensemble, forêts aléatoires et réglage des hyperparamètres

module #9
Machines à vecteurs de support
Introduction aux SVM, à l'astuce du noyau et aux SVM à marge souple

module #10
Non supervisé Apprentissage
Introduction à l'apprentissage non supervisé, au clustering et à la réduction de dimensionnalité

module #11
Clustering K-Means
Algorithme de clustering K-means, fonction de coût et algorithme de Lloyds

module #12
Clustering hiérarchique
Clustering hiérarchique, clustering agglomératif et diviseur

module #13
Analyse en composantes principales
Introduction à l'ACP, aux valeurs propres et aux vecteurs propres

module #14
Fondamentaux de l'apprentissage profond
Introduction à l'apprentissage profond, aux réseaux neuronaux et au perceptron

module #15
Réseaux neuronaux convolutifs
Introduction aux CNN, aux couches convolutives et aux couches de regroupement

module #16
Réseaux neuronaux récurrents
Introduction aux RNN, LSTM et GRU

module #17
Traitement du langage naturel
Introduction au PNL, au prétraitement de texte et aux plongements de mots

module #18
Évaluation du modèle et Sélection
Métriques pour les techniques d'évaluation, de surajustement et de sélection de modèles

module #19
Réglage des hyperparamètres
Introduction au réglage des hyperparamètres, à la recherche de grille et à la recherche aléatoire

module #20
Déploiement de modèles
Déploiement de modèles d'apprentissage automatique, diffusion de modèles et considérations

module #21
Éthique et équité dans l'apprentissage automatique
Biais et équité dans l'apprentissage automatique, éthique et transparence

module #22
Études de cas en apprentissage automatique
Applications concrètes de l'apprentissage automatique, études de cas et projets

module #23
Sujets avancés en apprentissage automatique
Sujets avancés en apprentissage automatique, y compris l'apprentissage par renforcement et les modèles génératifs

module #24
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes de votre carrière en apprentissage automatique

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