Le Machine Learning supervisé et non supervisé est une approche essentielle de l’intelligence artificielle. Il permet d’analyser, prédire et organiser des données afin d’automatiser la prise de décision. Ce cours explore ces concepts fondamentaux et vous guide dans l’apprentissage des méthodes d’entraînement, d’évaluation et d’optimisation des modèles à l’aide de Python et Scikit-Learn.
Comprendre le Machine Learning supervisé
L’apprentissage supervisé utilise des données étiquetées. Chaque exemple d’entraînement possède une réponse connue, ce qui permet au modèle d’apprendre à prédire avec précision.
Ce module vous permettra de :
- Maîtriser la régression linéaire et logistique pour prédire des valeurs ou catégoriser des données.
- Exploiter les arbres de décision et les forêts aléatoires, efficaces pour créer des modèles robustes et interprétables.
- Optimiser les machines à vecteurs de support (SVM) afin d’améliorer la précision des classifications complexes.
- Développer des modèles avancés en utilisant TensorFlow et Keras pour des applications plus sophistiquées.
Grâce à ces techniques, vous apprendrez à évaluer et améliorer vos modèles en appliquant des métriques adaptées, garantissant ainsi des performances optimales.
Explorer le Machine Learning non supervisé
Contrairement à l’apprentissage supervisé, le Machine Learning non supervisé fonctionne sans labels. Il permet d’explorer de grandes quantités de données et de détecter des tendances cachées.
Dans ce module, vous découvrirez comment :
- Segmenter des données automatiquement en appliquant des méthodes de clustering comme K-Means et DBSCAN.
- Réduire la dimensionnalité des jeux de données grâce aux techniques de PCA et t-SNE pour une visualisation plus efficace.
- Analyser les relations entre variables à l’aide de l’analyse factorielle, facilitant l’interprétation des données complexes.
Outils et mise en pratique
Ce cours adopte une approche interactive et appliquée. Vous travaillerez avec des bibliothèques essentielles comme Scikit-Learn, TensorFlow et Pandas. En parallèle, vous apprendrez à :
- Préparer et nettoyer vos données pour garantir une meilleure qualité d’entraînement.
- Optimiser les hyperparamètres afin d’améliorer les performances des modèles.
- Interpréter les résultats pour affiner les prédictions et prendre des décisions éclairées.
En maîtrisant ces compétences, vous serez capable d’exploiter efficacement le Machine Learning supervisé et non supervisé pour résoudre des problématiques concrètes dans divers domaines, tels que la finance, la santé et l’industrie.
