Apprendre à travailler avec les machines apprenantes - Introduction au Bootcamp d'apprentissage automatique

Aperçu

Dive into machine learning fundamentals with step-by-step guidance on problem-solving techniques, from basic concepts to hands-on exercises using Mathematica, enabling you to frame and solve ML problems effectively.

Programme

• Introduction à l'apprentissage automatique
Aperçu de l'apprentissage automatique et de ses applications
Terminologie et concepts clés
• Comprendre et préparer les données
Types et sources de données
Techniques de nettoyage et de prétraitement des données
Visualisation et exploration des données
• Techniques fondamentales de l'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé : régression et classification
Apprentissage non supervisé : regroupement et réduction de dimensionnalité
• Travailler avec Mathematica
Introduction à Mathematica pour l'apprentissage automatique
Utiliser les capacités d'apprentissage automatique de Mathematica
• Développer des modèles de régression
Régression linéaire
Mesures d'évaluation (MSE, RMSE)
Exercices pratiques avec Mathematica
• Construire des modèles de classification
Régression logistique
Arbres de décision et forêts aléatoires
Mesures d'évaluation (précision, précision, rappel, score F1)
Exercices pratiques avec Mathematica
• Implémenter des algorithmes de regroupement
Regroupement K-Moyennes
Regroupement hiérarchique
Évaluation des résultats de regroupement
Exercices pratiques avec Mathematica
• Techniques de réduction de dimensionnalité
Analyse en composantes principales (ACP)
Décomposition en valeurs singulières (SVD)
Exercices pratiques avec Mathematica
• Évaluation et validation de modèles
Techniques de validation croisée
Surapprentissage et sous-apprentissage
Sélection de modèles et ajustement d'hyperparamètres
• Applications pratiques et études de cas
Études de cas réels en apprentissage automatique
Ateliers de résolution de problèmes
• Révision du cours et orientations futures
Récapitulatif des concepts clés
Introduction aux sujets avancés en apprentissage automatique
Ressources pour un apprentissage continu

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Matières

Data Science