Introduction au Machine Learning (Tamoul)

Aperçu

Découvrez les fondamentaux des concepts de l'apprentissage automatique expliqués en tamoul, conçus pour les débutants cherchant à comprendre ce domaine essentiel de l'informatique.

Programme

• Aperçu du cours
Introduction au cours et aux objectifs
Vue d'ensemble de l'apprentissage automatique et de ses applications
• Bases de l'apprentissage automatique
Définition et concepts clés
Types d'apprentissage automatique : supervisé, non-supervisé, et par renforcement
• Prétraitement des données
Importance de la qualité des données
Techniques : nettoyage, normalisation, et transformation
• Apprentissage supervisé
Concepts d'ensembles de données d'entraînement et de test
Algorithmes courants : régression linéaire, arbres de décision, k-plus proches voisins
• Apprentissage non-supervisé
Clustering : k-moyens, clustering hiérarchique
Réduction dimensionnelle : ACP (Analyse en Composantes Principales)
• Mesures d'évaluation
Précision, rappel, score F1
Surapprentissage et sous-apprentissage
• Introduction aux réseaux de neurones
Structure de base et principes de fonctionnement
Réseaux de neurones simples à propagation avant
• Applications pratiques
Études de cas et applications réelles
Discussion de projets réussis en apprentissage automatique
• Outils pour l'apprentissage automatique
Introduction à Python et ses bibliothèques : NumPy, pandas, scikit-learn
Vue d'ensemble de TensorFlow et PyTorch
• Défis et éthique dans l'apprentissage automatique
Défis courants : biais, interprétabilité, et scalabilité
Considérations éthiques dans les applications de l'IA
• Conclusion du cours
Récapitulatif des sujets clés
Ressources pour aller plus loin et étapes suivantes dans l'exploration de l'IA

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Sujets

Science des données