Aperçu
This course provides a comprehensive introduction to the Fundamentals of Machine Learning, covering both conceptual understanding and practical implementation across modern machine learning workflows. It focuses on building strong core foundations, preparing and evaluating data, applying supervised and unsupervised learning techniques, and implementing scalable machine learning solutions using cloud platforms such as AWS and Azure.
Participants will gain hands-on experience in developing, training, evaluating, and optimizing machine learning models, along with exposure to advanced techniques such as GPU-accelerated workflows and MLOps. Real-world use cases, demos, and step-by-step guidance are included to ensure learners can confidently apply machine learning concepts in practical scenarios.
By the end of this course, you will be able to learn how to:
Understand and explain core machine learning concepts, terminology, and workflows Differentiate between AI, Machine Learning, and Deep Learning Prepare, preprocess, and evaluate data for machine learning models Build and evaluate supervised learning models for classification and regression problems Apply unsupervised learning techniques for clustering and pattern discovery Optimize models using cross-validation, hyperparameter tuning, and performance metrics Leverage GPU-accelerated workflows for large-scale machine learning tasks Design and implement machine learning solutions on AWS Build, manage, and operationalize ML workflows using Azure Machine Learning and MLOps best practices This course facilitates learners with approximately 6:
30–7:
00 hours of video lectures, delivering a balanced mix of theory and hands-on demonstrations. The course is divided into 6 modules, and each module is further split into focused lessons.
To reinforce learning, each module includes assignments in the form of quizzes and in-video questions. Course Modules Module 1:
Building Core Concepts and Foundations of Machine Learning Module 2:
ML Development, Data Preparation, and Evaluation Module 3:
Unsupervised Learning Techniques – Clustering and Pattern Discovery Module 4:
Advanced Machine Learning Techniques and GPU-Accelerated Workflows Module 5:
Designing and Implementing Machine Learning Solutions on AWS Module 6:
Building & Managing ML Workflows with Azure Machine Learning and MLOps This course is ideal for learners and professionals who want to build a strong foundation in machine learning and progress toward real-world, cloud-based ML implementations using industry-standard tools and best practices.
Programme
- Concepts de base et Fondations de l'Apprentissage Machine
Bienvenue à la Semaine 1 du cours Fondamentaux de l'Apprentissage Machine. Cette semaine, vous serez introduit aux concepts fondamentaux de l'apprentissage machine et vous aurez des attentes claires sur ce que vous allez apprendre tout au long du cours. Nous commencerons par comprendre ce qu'est l'apprentissage machine et comment il se distingue de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond. Vous explorerez les principaux types d'apprentissage machine et acquerrez une compréhension de base de l'apprentissage supervisé, y compris les techniques de classification et de régression. Nous passerons également en revue les étapes de bout en bout impliquées dans la construction d'une solution d'apprentissage machine.
- Développement ML, Préparation des Données et Évaluation
Bienvenue à la Semaine 2. Cette semaine se concentre sur les aspects pratiques de la construction et de l'évaluation des modèles d'apprentissage machine. Vous apprendrez à préparer les données grâce à des techniques de prétraitement, à sélectionner et entraîner des modèles appropriés, et à évaluer leurs performances à l'aide de métriques standard. Grâce à des démonstrations pratiques, vous explorerez des tâches de classification, comprendrez les matrices de confusion, et appliquerez des mesures d'évaluation pour les modèles de classification et de régression. À la fin de la semaine, vous serez capable d'évaluer efficacement la performance des modèles et de prendre des décisions éclairées lors du processus d'entraînement et d'évaluation des modèles.
- Techniques d'Apprentissage Non Supervisé : Clustering et Découverte de Modèles
Bienvenue à la Semaine 3. Cette semaine, nous plongerons dans les techniques d'apprentissage non supervisé utilisées pour découvrir des modèles et des structures cachés dans les données. Vous apprendrez les fondamentaux du clustering, y compris K-Means, le clustering hiérarchique et le clustering basé sur la densité, accompagnés de démonstrations pratiques. Nous explorerons également le forage de règles d'association pour comprendre les relations au sein des ensembles de données. À la fin de la semaine, vous serez capable d'appliquer des méthodes d'apprentissage non supervisé pour découvrir des idées sans données étiquetées.
- Techniques Avancées de l'Apprentissage Machine et Flux de Travail Accélérés par GPU
Bienvenue à la Semaine 4. Cette semaine, nous nous concentrerons sur les techniques avancées d'apprentissage machine et l'optimisation des performances. Vous serez introduit à NVIDIA RAPIDS et apprendrez comment les GPU peuvent accélérer de manière significative le traitement des données et les flux de travail d'apprentissage machine grâce à des démonstrations pratiques. Nous explorerons des techniques d'optimisation des modèles telles que la validation croisée avec GridSearch et RandomizedSearch pour améliorer la performance et la fiabilité des modèles. Enfin, vous apprendrez les fondaments de l'analyse des séries temporelles utilisant le modèle ARIMA et le mettrez en œuvre à travers des démonstrations pratiques. À la fin de la semaine, vous serez capable d'optimiser les flux de travail d'apprentissage machine, de sélectionner des modèles bien ajustés, et d'appliquer des techniques de séries temporelles à des problèmes de prévision réels.
- Concevoir et Mettre en Œuvre des Solutions d'Apprentissage Machine sur AWS
Bienvenue à la Semaine 5. Cette semaine se concentre sur l'application de l'apprentissage machine dans des scénarios réels. Vous apprendrez comment identifier les cas d'utilisation d'apprentissage machine appropriés, comprendre les différences entre l'IA, l'apprentissage machine, et l'apprentissage profond, et explorer les services AWS qui prennent en charge les charges de travail ML. Nous couvrirons également comment les modèles ML et d'apprentissage profond sont utilisés en production, y compris la diffusion des données pour l'entraînement des modèles et la conception de stratégies efficaces d'ingestion de données. À la fin de la semaine, vous serez capable d'aligner les solutions ML sur les besoins commerciaux et de concevoir des flux de travail ML pratiques et prêts pour la production.
- Construire et Gérer des Flux de Travail ML avec Azure ML et MLOps
Bienvenue à la Semaine 6. Cette semaine se concentre sur la construction et l'opérationnalisation de solutions d'apprentissage machine en utilisant Azure Machine Learning et les pratiques MLOps. Vous apprendrez à organiser et gérer des environnements Azure Machine Learning, comprendre le rôle du workspace Azure Machine Learning, et explorer le flux de travail de bout en bout impliqué dans le développement, l'entraînement et le déploiement des modèles d'apprentissage machine. La semaine introduit également des concepts de base en apprentissage machine, y compris différents types de tâches d'apprentissage, des algorithmes couramment utilisés, et l'utilisation de AutoML pour simplifier la sélection et l'optimisation des modèles. À la fin de la semaine, vous serez capable de concevoir une architecture MLOps efficace et de mettre en place des flux de travail d'apprentissage machine structurés, évolutifs, et prêts pour la production en utilisant Azure Machine Learning.
Enseigné par
Whizlabs Instructor
Matières
Computer Science
