1. A propos du cours

1. Auteur : Chloé-Agathe Azencott
2. Type : Cours d'introduction au Machine Learning
3. Langue : Français
4. Licence : Document académique libre d'accès

2. Courte description du cours

Introduction complète au Machine Learning couvrant les concepts fondamentaux, les algorithmes supervisés et non supervisés, l'évaluation des modèles et les bonnes pratiques. Support idéal pour débutants en data science.

2. Longue description du cours

Ce cours d'introduction au Machine Learning par Chloé-Agathe Azencott offre une approche pédagogique complète des concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique. Le document commence par une présentation générale du domaine, expliquant la différence entre l'intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning.

La première partie aborde les concepts mathématiques de base nécessaires à la compréhension des algorithmes, incluant les notions d'algèbre linéaire, de probabilités et de statistiques. L'accent est mis sur l'apprentissage supervisé avec des chapitres détaillés sur la régression linéaire, la régression logistique et les méthodes à noyaux.

Le cours explore ensuite les techniques d'apprentissage non supervisé comme le clustering (k-means, clustering hiérarchique) et la réduction de dimension (ACP, t-SNE). Une attention particulière est portée à l'évaluation des modèles avec des méthodes comme la validation croisée, l'analyse des courbes ROC et les métriques de performance.

La section sur la sélection de modèles et le régularisation explique comment éviter le sur-apprentissage et améliorer la généralisation des modèles. Le document couvre également les arbres de décision, les forêts aléatoires et introduit les concepts du deep learning.

Chaque chapitre est illustré par des exemples pratiques et des cas d'utilisation concrets, permettant aux apprenants de comprendre l'application réelle des concepts théoriques. Le cours souligne l'importance de la préparation des données et des bonnes pratiques en machine learning.

Ce support de cours est particulièrement adapté aux étudiants en informatique, aux ingénieurs data débutants et à tous les professionnels souhaitant acquérir une base solide en apprentissage automatique. La clarté des explications et la structure progressive en font une excellente ressource pour une première approche du machine learning.

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