Formation Maîtriser le Machine Learning : Concepts Avancés et Dernières Innovations

Programme de la formation
Maîtriser le Machine Learning : Concepts Avancés et Dernières Innovations

• Introduction au Machine Learning et Concepts Fondamentaux

  - Définition et histoire du Machine Learning (ML)
  - Distinction entre IA, ML et Deep Learning
  - Types d'apprentissage : supervisé, non supervisé, par renforcement
  - Cycle de vie d'un projet ML : collecte, préparation, modélisation, évaluation, déploiement

• Apprentissage Supervisé I : Régression et Classification

  - Principes de la régression linéaire et logistique
  - Algorithmes de classification : K-NN, arbres de décision
  - Mesures d'évaluation pour la régression (RMSE, MAE, R²)
  - Mesures d'évaluation pour la classification (précision, rappel, F1-score, matrice de confusion)

• Apprentissage Supervisé II : Modèles Avancés et Ensembles

  - Introduction aux Support Vector Machines (SVM)
  - Algorithmes d'ensemble : Bagging (Random Forest) et Boosting (Gradient Boosting, XGBoost)
  - Avantages et inconvénients des modèles d'ensemble
  - Techniques de surapprentissage et de sous-apprentissage

• Apprentissage Non Supervisé : Clustering et Réduction de Dimension

  - Algorithmes de clustering : K-Means, DBSCAN
  - Applications du clustering : segmentation client, détection d'anomalies
  - Réduction de dimension : PCA (Analyse en Composantes Principales)
  - Cas d'usage de la réduction de dimension

• Introduction aux Réseaux de Neurones et Deep Learning

  - Fondamentaux des réseaux de neurones artificiels (RNA)
  - Neurones, couches, fonctions d'activation
  - Processus d'entraînement : descente de gradient, rétropropagation
  - Introduction au Deep Learning (DL) et à ses applications

• Réseaux de Neurones Avancés et Architectures Spécifiques

  - Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) pour l'analyse d'images
  - Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) et LSTM pour les séquences
  - Introduction aux Transformers
  - Transfer Learning et Fine-Tuning

• Pipelines ML et Outils Open-Source

  - Structuration d'un pipeline ML (scikit-learn)
  - Intégration de bibliothèques ML (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
  - Environnements de développement : Jupyter Notebooks, Google Colab
  - Présentation d'outils de MLOps (notions)

• Application Pratique et État de l'Art en ML

  - Étude de cas complète : de la donnée au déploiement simple
  - Bonnes pratiques et défis du ML en production
  - Éthique et biais en intelligence artificielle
  - Tendances actuelles et futures du Machine Learning
  ✅ Compétences :