Machine Learning & Deep Learning Fundamentals

1 Data Preparation & Machine Learning

Introduction à l'IA, ML et Deep Learning

Python pour le Machine Learning

Nettoyage et préparation des données

Analyse exploratoire et visualisation

Feature Engineering

Séparation Train / Validation / Test

2 Supervised & Unsupervised Learning

Régression et classification

Decision Trees, Random Forest, KNN et SVM

Clustering

Réduction de dimension

Métriques d'évaluation

Comparaison et optimisation des modèles

3 Neural Networks & Deep Learning

Introduction aux réseaux de neurones ANN

Architecture et entraînement d'un réseau

Introduction aux CNN

Deep Learning avec TensorFlow/Keras

Introduction aux séries temporelles

Déploiement d'un modèle

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Les axes de la formation