Poser des bases solides

Comprenez clairement les principes essentiels du Machine Learning.

Passer à la pratique

Appliquez vos connaissances sur des projets inspirés du réel.

Maîtriser Python pour l'Apprentissage Automatique

Utilisez Python pour construire, entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage automatique.

À Propos du Cours

Ce cours de machine learning, offert entièrement en français, s'adresse aux étudiants et professionnels désireux de maîtriser les bases de l'apprentissage automatique. Vous apprendrez non seulement les concepts essentiels, mais aussi comment les appliquer concrètement en utilisant Python pour développer vos propres modèles. Ne manquez pas cette opportunité de renforcer vos compétences en machine learning et de vous démarquer dans votre domaine. Rejoignez-nous dès aujourd'hui et commencez votre parcours vers l'expertise en machine learning!

À Propos du Créateur

Bonjour à tous! Je m'appelle Haythem REHOUMA, et je suis passionné par l'apprentissage automatique depuis de nombreuses années. Mon objectif est de rendre cet univers complexe plus accessible à tous, en partageant mes connaissances et mon expérience à travers ce cours interactif. Rejoignez-moi pour explorer ensemble le monde fascinant de l'apprentissage automatique et découvrez comment cette technologie révolutionnaire peut transformer votre carrière.

Contenu du Cours

9 Chapters · 43 Lessons

  1. 1

    Module 1 - Introduction à l'apprentissage automatique

    1. (Included in full purchase)

      1.1 – Qu’est-ce que le Machine Learning (vs IA, Deep Learning)

    2. (Included in full purchase)

      1.2 – Les 3 familles de ML (supervisé, non supervisé, renforcement)

    3. (Included in full purchase)

      1.3 – Notions clés dataset, features, labels, entrainementtest

    4. (Included in full purchase)

      1.4 – Installer un environnement ML complet Python, Jupyter, Pandas, Scikit-learn

    5. (Included in full purchase)

      1.5 – QUIZ MODULE 1

  2. 2

    Module 2 – Préparation et exploration des données

    1. (Included in full purchase)

      2.1 – Importer et explorer un dataset (CSV, JSON, etc.)

    2. (Included in full purchase)

      2.2 – Nettoyer les données valeurs manquantes, doublons, outliers

    3. (Included in full purchase)

      2.3 – Transformation des données encodage, standardisation, normalisation

    4. (Included in full purchase)

      2.4 – Visualiser les données histogrammes, pairplots, heatmaps

    5. (Included in full purchase)

      2.5 – Séparer données traintest pour modélisation

    6. (Included in full purchase)

      2.6 – QUIZ MODULE 2

  3. 3

    Module 3 – Classification (apprentissage supervisé)

    1. (Included in full purchase)

      3.1 – Modèle KNN principe, entraînement et prédiction

    2. (Included in full purchase)

      3.2 – Arbre de décision interprétable et rapide à entraîner

    3. (Included in full purchase)

      3.3 – Régression logistique classifier avec une fonction mathématique

    4. (Included in full purchase)

      3.4 – SVM classifier avec des hyperplans optimaux

    5. (Included in full purchase)

      3.5 – Évaluer un modèle de classification accuracy, précision, rappel, F1-score

  4. 4

    Module 4 – Régression (apprentissage supervisé)

    1. (Included in full purchase)

      4.1 – Régression linéaire simple prédire une valeur numérique

    2. (Included in full purchase)

      4.2 – Régression multiple plusieurs variables explicatives

    3. (Included in full purchase)

      4.3 – Régression polynomiale modéliser des relations non linéaires

    4. (Included in full purchase)

      4.4 – Arbre de régression segmenter automatiquement les données

  5. 5

    Module 5 – Apprentissage non supervisé

    1. (Included in full purchase)

      5.1 – K-Means Regrouper automatiquement des données similaires

    2. (Included in full purchase)

      5.2 – DBSCAN Identifier des groupes denses sans fixer k

    3. (Included in full purchase)

      5.3 – Clustering hiérarchique visualiser les regroupements par dendrogramme

    4. (Included in full purchase)

      5.4 – PCA Réduction de dimensions avec Analyse en Composantes Principales

    5. (Included in full purchase)

      5.5 – t-SNE (mention rapide)

    6. (Included in full purchase)

      5.6 – QUIZ DU MODULE 5

  6. 6

    Module 6 – Évaluation avancée et validation croisée

    1. (Included in full purchase)

      6.1 – Séparer correctement les données (train_test_split, StratifiedKFold)

    2. (Included in full purchase)

      6.2 – Validation croisée K-Fold évaluer sur plusieurs splits

    3. (Included in full purchase)

      6.3 – Détection du surapprentissage (overfitting)

    4. (Included in full purchase)

      6.4 – Courbes d’apprentissage visualiser l’évolution de la performance

    5. (Included in full purchase)

      6.5 – Courbes ROC, AUC et interprétation pour modèles de classification

    6. (Included in full purchase)

      6.6 – QUIZ DU MODULE 6

  7. 7

    Module 7 – Optimisation des modèles

    1. (Included in full purchase)

      7.1 – GridSearchCV recherche exhaustive des meilleurs hyperparamètres

    2. (Included in full purchase)

      7.2 – RandomizedSearchCV recherche rapide et efficace

    3. (Included in full purchase)

      7.3 – Pipelines Scikit-learn enchaîner preprocessing et modèle proprement

    4. (Included in full purchase)

      7.4 – QUIZ DU MODULE 7

  8. 8

    Module 8 – Cas pratique complet

    1. (Included in full purchase)

      8.1 – Cas pratique complet (classification ou régression)

    2. (Included in full purchase)

      8.2 – Variante projet clustering (segments clients)

    3. (Included in full purchase)

      8.3 – QUIZ DU MODULE 8

  9. 9

    Module 9 – Bonus Introduction au Deep Learning

    1. (Included in full purchase)

      9.1 – Bonus Introduction au Deep Learning avec Keras

    2. (Included in full purchase)

      9.2 – Réseaux convolutifs (CNN)

    3. (Included in full purchase)

      9.3 – RNN & LSTM pour les séries temporelles et le texte

    4. (Included in full purchase)

      9.4 – QUIZ DU MODULE 9

Témoignages des Participants

Découvre ce que nos étudiants pensent de notre formation en algorithmes de machine learning. Leurs retours authentiques témoignent de l’impact concret du cours sur leur compréhension, leurs compétences et leurs projets professionnels.

”
Ce cours m’a permis de comprendre enfin les algorithmes derrière le machine learning. Les explications mathématiques étaient accessibles et les exemples en Python rendaient tout concret. J’ai pu implémenter moi-même une régression logistique et un SVM.
Lucas M.

Data Scientist junior, Paris

”
"Je pensais que le machine learning était réservé aux experts. Ce cours m’a montré que, pas à pas, on peut comprendre la logique derrière chaque algorithme. Aujourd’hui je peux construire des modèles de classification et d’analyse de données.
Sophie B.

En reconversion professionnelle, Lyon

”
Le cours m’a donné une vision claire des algorithmes classiques : KNN, arbres de décision, SVM, régressions… Ce que j’ai apprécié, ce sont les cas pratiques avec de vraies bases de données. Cela m’a beaucoup aidé dans mon travail quotidien.
Hassan K.

Ingénieur logiciel, Casablanca

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