Découvrez les algorithmes d'apprentissage automatique et leurs applications pratiques. De la théorie à l'implémentation, maîtrisez le machine learning avec des projets concrets.
Un parcours complet dans l'apprentissage automatique
Notre formation en machine learning vous initie aux concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, puis progresse vers des techniques avancées. Vous explorerez l'apprentissage supervisé et non supervisé, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et le deep learning.
Le programme couvre les bibliothèques essentielles comme Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch. Vous apprendrez à construire, entraîner et évaluer des modèles performants sur des données réelles.
Régression linéaire et logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, machines à vecteurs de support et réseaux de neurones. Apprenez à choisir le bon algorithme pour chaque problème.
Clustering avec K-means, DBSCAN et hiérarchique, réduction de dimensionnalité avec PCA, et découverte de patterns cachés dans les données.
Introduction aux réseaux de neurones profonds, réseaux convolutionnels pour l'image, réseaux récurrents pour les séquences, et architectures modernes comme les transformers.
Appliquez vos connaissances sur des projets réels : classification d'images, prédiction de tendances, recommandation de contenu, analyse de sentiment et bien plus encore.
Comprenez les concepts mathématiques et statistiques derrière chaque algorithme pour une compréhension approfondie.
Mettez en œuvre chaque concept avec des exercices pratiques et des projets guidés qui renforcent votre apprentissage.
Travaillez sur des datasets réels et des problèmes concrets rencontrés dans l'industrie pour une expérience authentique.
Rejoignez notre communauté d'apprenants et développez des compétences recherchées dans le domaine de l'intelligence artificielle.
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