Formation Maîtriser le Machine Learning : Méthodes et Applications Pratiques

Programme de la formation
Maîtriser le Machine Learning : Méthodes et Applications Pratiques

• Introduction au Machine Learning et à l'IA

  - Définition et historique du Machine Learning (ML) et de l'IA
  - Types de Machine Learning : supervisé, non supervisé, par renforcement
  - Place du ML dans le domaine de la science des données
  - Vocabulaire clé : données, features, modèles, prédictions
  - Études de cas réelles et applications métiers

• Fondamentaux Mathématiques et Statistiques pour le ML

  - Rappels d'algèbre linéaire essentielle (vecteurs, matrices)
  - Statistiques descriptives : moyenne, médiane, écart-type, variance
  - Probabilités : distribution de probabilité, variables aléatoires
  - Corrélation et causalité en ML
  - Introduction à l'optimisation (descente de gradient)

• Préparation et Exploration des Données

  - Types de données : numériques, catégorielles, textuelles
  - Collecte et importation des données (CSV, SQL, etc.)
  - Nettoyage des données : valeurs manquantes, outliers
  - Transformation des données : normalisation, standardisation
  - Visualisation exploratoire des données (EDA)

• Introduction au Machine Learning Supervisé

  - Principe du ML supervisé : apprentissage à partir de données labellisées
  - Régression vs Classification : quand utiliser quoi ?
  - Métriques d'évaluation pour la régression (MSE, RMSE, R²)
  - Métriques d'évaluation pour la classification (Accuracy, Précision, Rappel, F1-score)
  - Introduction à la validation croisée

• Algorithmes de Régression Linéaire et Logistique
• Arbres de Décision et Forêts Aléatoires

  - Principe et construction d'un arbre de décision
  - Avantages et inconvénients des arbres (overfitting)
  - Méthodes d'ensemble : bagging et random forest
  - Fonctionnement et avantages des forêts aléatoires
  - Importance des variables dans les modèles arborescents

• Introduction au Machine Learning Non Supervisé

  - Principe du ML non supervisé : découverte de motifs cachés
  - Cas d'usage : segmentation client, détection d'anomalies
  - Comparaison supervisé vs non supervisé
  - Introduction aux problématiques de clustering
  - Introduction aux problématiques de réduction de dimensionnalité

• Algorithmes de Clustering : K-Means et Hiérarchique

  - Algorithme K-Means : principe, choix du nombre de clusters (méthode du coude)
  - Implémentation et interprétation des résultats du K-Means
  - Clustering hiérarchique : dendrogrammes et agrégation
  - Comparaison K-Means et clustering hiérarchique
  - Applications pratiques du clustering

• Réduction de Dimensionnalité : PCA

  - Problématique de la haute dimensionnalité (curse of dimensionality)
  - Principe de l'Analyse en Composantes Principales (PCA)
  - Calcul et interprétation des composantes principales
  - Utilisation de PCA pour la visualisation et la réduction de bruit
  - Applications de PCA en préparation de données

• Validation et Optimisation des Modèles ML

  - Biais et Variance : le compromis fondamental en ML
  - Overfitting et Underfitting : identification et solutions
  - Techniques de validation croisée avancées (Stratified K-Fold)
  - Tuning des hyperparamètres (Grid Search, Random Search)
  - Pipelines de Machine Learning pour l'automatisation

• Principes d'Évaluation de Projets ML et Éthique

  - Structuration d'un projet de Machine Learning (cycle de vie CRISP-DM)
  - Évaluation de la performance des modèles en conditions réelles
  - Interprétabilité des modèles (limitations des boîtes noires)
  - Introduction aux biais algorithmiques et à l'éthique de l'IA
  - Bonnes pratiques de développement et de déploiement

• Mise en Pratique et Cas d'Usage Avancés

  - Récapitulatif des concepts clés et des flux de travail ML
  - Présentation de méthodes avancées (Introduction aux réseaux de neurones)
  - Exploration de bibliothèques et frameworks ML (Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
  - Étude de cas métier complète de A à Z : problème, données, modélisation, évaluation
  - Conseils pour le déploiement et la maintenance des modèles