MAÎTRISER LE MACHINE LEARNING AVEC PYTHON ET SCIKIT-LEARN

Par Anani DJATO Catégories : Data & IA, Numérique
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À propos du cours

Les données ne valent rien sans les modèles qui en extraient la valeur. Ce cours vous apprend à les construire, les évaluer et les optimiser.

Prédire le prix d’un bien immobilier, détecter une maladie, segmenter des clients par profil, réduire des centaines de variables en quelques dimensions essentielles — ce sont des problèmes concrets que le Machine Learning résout chaque jour en entreprise. Ce cours vous donne les fondements théoriques et les outils pratiques pour y répondre avec Python et Scikit-Learn.

Du surapprentissage à la validation croisée, de la régression linéaire au clustering, chaque concept est expliqué, formalisé mathématiquement puis immédiatement appliqué sur de vraies données.

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Qu’allez-vous apprendre ?

  • Comprendre le compromis biais-variance et éviter le surapprentissage grâce au train-test split
  • Construire et interpréter un modèle de régression linéaire multiple avec la méthode des moindres carrés
  • Classifier des observations avec la régression logistique et interpréter les odd-ratios
  • Réduire la dimension d'un jeu de données avec l'Analyse en Composantes Principales
  • Regrouper automatiquement des observations similaires avec l'algorithme K-Means
  • Évaluer robustement ses modèles avec la validation croisée k-fold et stratifiée
  • Utiliser les métriques adaptées : MSE, RMSE, R², accuracy, balanced accuracy, matrice de confusion

Contenu du cours

Module 1 : Introduction au Machine Learning

  • Performance et validation : comprendre le surapprentissage et le train-test split
  • 2 – Régression linéaire : prédire des variables quantitatives
  • 3 – Régression logistique : classer et prédire des variables catégorielles
  • Quiz

Module 2 : Technique de réduction de dimension : Analyse en composantes principales

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