Ce cours offre une introduction complète aux techniques essentielles d'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les concepts fondamentaux avant d'explorer l'apprentissage profond. 

Les participants apprendront la régression linéaire et logistique, les algorithmes de classifcation tels que k-NN et SVM, les arbres de décision et les forêts aléatoires. Le cours couvre également les techniques de clustering comme k-means et DBSCAN, ainsi que des méthodes importantes d'évaluaton de modèles, notamment la validaton croisée et les matrices de confusion. 

Grâce à des exemples pratiques et des explicatons intuitives, ce cours fournit aux apprenants les connaissances nécessaires pour aborder les tâches d'apprentissage automatique et comprendre comment différents algorithmes et modèles peuvent être appliqués aux données du monde réel.

Introducton à l'apprentissage automatique 

• Vue d'ensemble de l'apprentissage automatique, types d'apprentissage (supervisé, non supervisé et par renforcement) 
• Régression linéaire et logistique 
• Comprendre les bases de la régression, en utlisant la régression linéaire pour les résultats continus et la régression logistique pour la classifcation binaire

Algorithmes de classifcation 

• Introduction aux méthodes de classifcation courantes, telles que les k-plus proches voisins, les machines à vecteurs de support (SVM), et leurs applications 

Arbres de décision et forêts aléatoires 

• Explication de la construction des arbres de décision, des avantages et inconvénients, et de la manière dont les forêts aléatoires améliorent les modèles d'arbres de décision grâce à une approche par ensemble

Techniques de clustering 

• Introduction aux méthodes d'apprentissage non supervisé telles que k-means et DBSCAN pour grouper les données en fonction de leur similarité. 

Méthodes d'évaluation de modèles 

• Présentation des techniques pour évaluer la performance des modèles, y compris la validation croisée, les matrices de confusion, la précision, la précision (precision), le rappel (recall) et le score F1.

À la fn de ce cours, les partcipants seront capables de : 

• Comprendre et appliquer les concepts clés de l'apprentissage automatique. 
• Mettre en œuvre des modèles de régression linéaire et logistique. 
• Utliser des algorithmes de classifcation tels que k-NN et SVM. 
• Construire et interpréter des arbres de décision et des forêts aléatoires. 
• Appliquer des techniques de clustering comme k-means et DBSCAN. 
• Évaluer des modèles à l'aide de la validation croisée et des matrices de confusion. 
• Appliquer les techniques d'apprentissage automatique à des ensembles de données réels.

Le cours suit un format traditionnel en salle de classe avec des présentations sur diapositives, favorisant l'engagement interactif et la partcipation active. 

Les participants appliqueront également des algorithmes d'apprentissage automatique à l'aide de Python, avec des conseils sur leur mise en œuvre dans des scénarios pratiques