Objectifs pédagogiques
- Comprendre les grandes familles d'algorithmes de machine learning.
- Construire, entraîner et évaluer un modèle prédictif.
- Éviter les pièges (surapprentissage, biais).
- Appréhender le cycle de vie d'un projet IA.
Programme
- Panorama de l'IA et du machine learning.
- Apprentissage supervisé : régression et classification.
- Apprentissage non supervisé et clustering.
- Évaluation, validation et métriques.
- Introduction au deep learning.
- Industrialisation et MLOps (aperçu).