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Bientôt disponibleIntelligence artificielleAvancé
Machine Learning et intelligence artificielle appliqués
Comprenez les fondements du Machine Learning et appliquez des algorithmes courants à des cas d’usage concrets.
Objectifs
- Comprendre les grandes familles d’algorithmes de Machine Learning
- Entraîner et évaluer des modèles supervisés
- Identifier les cas d’usage pertinents de l’IA dans son secteur
- Comprendre les enjeux éthiques et les limites des modèles
Public cible
Professionnels ayant une première expérience en analyse de données ou en Data Science.
Prérequis
Avoir suivi une formation en Python et en statistique, ou expérience équivalente.
Compétences acquises
Algorithmes de Machine LearningÉvaluation de modèlesCas d’usage IAÉthique de l’IA
Programme détaillé
Modules 1
Fondements du Machine Learning
Apprentissage supervisé, non supervisé et vocabulaire clé.
Modules 2
Algorithmes courants
Régression, arbres, forêts aléatoires et k-means.
Modules 3
Évaluation et amélioration des modèles
Métriques, sur-apprentissage et validation croisée.
Modules 4
IA appliquée et éthique
Cas d’usage sectoriels et enjeux éthiques.
Outils utilisés
Pythonscikit-learn