Devenez Compétent en Machine Learning

Vous pensez que le Machine Learning est réservé aux experts ? Ce cours prouve le contraire. Grâce à des explications simples, des exercices engageants et un accompagnement personnalisé, vous maîtriserez les bases du Machine Learning et saurez appliquer vos nouvelles compétences rapidement.

Théorie et Pratique Simplifiées du Machine Learning

Des exercices pratiques Un parcours complet pour comprendre et appliquer le Machine Learning. Ce cours combine théorie essentielle et exercices pratiques afin de vous donner une vision claire du domaine, sans surcharge mathématique. Idéal pour débutants motivés et professionnels curieux pour une expérience d'apprentissage immersive.

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À Propos du Cours

Plongez dans le monde du machine learning avec notre cours simplifié. Nous avons conçu ce programme pour vous aider à maîtriser des concepts complexes de manière facile et efficace. Apprenez les bases du machine learning sans stress ni complications. Relevez le défi dès aujourd'hui et devenez un expert en la matière.

À Propos de l'Éducateur

Bonjour, je suis Haythem REHOUMA, votre guide dans ce voyage d'apprentissage. Fort de mon expérience dans le domaine du machine learning, j'ai surmonté de nombreux défis pour arriver là où je suis aujourd'hui. Ma passion est de partager mes connaissances avec vous et de vous aider à atteindre vos objectifs d'apprentissage.

Curriculum

23 Chapters · 116 Lessons

  1. 1

    Module 1 - Introduction au Machine Learning

    1. (Included in full purchase)

      1.1 – Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

    2. (Included in full purchase)

      1.2 – Machine Learning expliqué simplement

    3. (Included in full purchase)

      1.3 – Deep Learning et réseaux de neurones

    4. (Included in full purchase)

      1.4 – ML dans votre quotidien : exemples concrets

    5. (Included in full purchase)

      1.5 – Votre premier code Python d'IA

    6. (Included in full purchase)

      Annexe 1 - Types de Machine Learning

    7. (Included in full purchase)

      1.6 - QUIZ 1 du MODULE 1

  2. 2

    Module 2 Données Carburant ML

    1. (Included in full purchase)

      2.1 – Types de données : structurées vs non-structurées

    2. (Included in full purchase)

      2.2 – Qualité des données et principe GIGO

    3. (Included in full purchase)

      2.3 – Division Train/Validation/Test : la règle d'or

    4. (Included in full purchase)

      2.4 – Biais et éthique dans les données

    5. (Included in full purchase)

      2.5 – Sources et acquisition de données

    6. (Included in full purchase)

      2.6 - QUIZ 2 du MODULE 2

  3. 3

    Module 3 Python et Outils ML

    1. (Included in full purchase)

      3.1 – Installation et configuration de l'environnement Python

    2. (Included in full purchase)

      3.2 – Maîtriser Jupyter Notebook

    3. (Included in full purchase)

      3.3 – Pandas : manipulation de données

    4. (Included in full purchase)

      3.4 – NumPy : calculs numériques haute performance

    5. (Included in full purchase)

      3.5 – Matplotlib et visualisation des données

    6. (Included in full purchase)

      3.6 - QUIZ 3 du MODULE 3

  4. 4

    Module 4 Premier Modèle ML

    1. (Included in full purchase)

      4.1 – Choisir le bon algorithme

    2. (Included in full purchase)

      4.2 – Préparer vos données pour l'entraînement

    3. (Included in full purchase)

      4.3 – Entraîner votre premier modèle

    4. (Included in full purchase)

      4.4 – Évaluer les performances

    5. (Included in full purchase)

      4.5 – Améliorer et optimiser votre modèle

    6. (Included in full purchase)

      4.6- QUIZ 4 du MODULE 4

  5. 5

    Module 5 Visualisation Analyse Données

    1. (Included in full purchase)

      5.1 – Exploration des données visuelles

    2. (Included in full purchase)

      5.2 – Graphiques spécialisés pour le Machine Learning

    3. (Included in full purchase)

      5.3 – Détection de patterns et anomalies

    4. (Included in full purchase)

      5.4 – Visualisation des résultats de modèles

    5. (Included in full purchase)

      5.5 – Dashboards interactifs

    6. (Included in full purchase)

      Téléchargements des commandes

    7. (Included in full purchase)

      5.6 - QUIZ 5 du MODULE 5

  6. 6

    Module 6 Validation et Métriques Avancées

    1. (Included in full purchase)

      6.1 – Validation croisée simple

    2. (Included in full purchase)

      6.2 – Métriques personnalisées

    3. (Included in full purchase)

      6.3 – Détection de l'overfitting

    4. (Included in full purchase)

      6.4 – Testing statistique

    5. (Included in full purchase)

      6.5 – Interprétabilité des modèles

    6. (Included in full purchase)

      6.6 - QUIZ 6 du MODULE 6

  7. 7

    Module 7 Régression Linéaire Avancée

    1. (Included in full purchase)

      7.1 – Régression linéaire simple

    2. (Included in full purchase)

      7.2 – Régression multiple

    3. (Included in full purchase)

      7.3 – Régularisation Ridge et Lasso

    4. (Included in full purchase)

      7.4 – Régression polynomiale

    5. (Included in full purchase)

      7.5 – Cas pratiques de régression

    6. (Included in full purchase)

      7.6 - QUIZ 7 du MODULE 7

  8. 8

    Module 8 Clustering Non Supervisé

    1. (Included in full purchase)

      8.1 – K-Means Clustering

    2. (Included in full purchase)

      8.2 – Clustering hiérarchique

    3. (Included in full purchase)

      8.3 – DBSCAN Clustering

    4. (Included in full purchase)

      8.4 – Évaluation du clustering

    5. (Included in full purchase)

      8.5 – Cas pratiques de clustering

    6. (Included in full purchase)

      8.6 - QUIZ 8 du MODULE 8

  9. 9

    Module 9 Applications Réelles

    1. (Included in full purchase)

      9.1 – Machine Learning dans l'industrie

    2. (Included in full purchase)

      9.2 – Machine Learning en santé et médecine

    3. (Included in full purchase)

      9.3 – Machine Learning en finance et trading

    4. (Included in full purchase)

      9.4 – Machine Learning dans les transports et logistique

    5. (Included in full purchase)

      9.5 – Construire votre premier projet ML

    6. (Included in full purchase)

      9.6 - QUIZ 9 du MODULE 9

  10. 10

    Module 10 Introduction au Deep-Learning

    1. (Included in full purchase)

      10.1 – Introduction aux réseaux de neurones

    2. (Included in full purchase)

      10.2 – Architecture des réseaux profonds

    3. (Included in full purchase)

      10.3 – Entraînement et backpropagation

    4. (Included in full purchase)

      10.4 – CNN pour la vision

    5. (Included in full purchase)

      10.5 – Premiers pas avec TensorFlow

    6. (Included in full purchase)

      10.6 - QUIZ 10 du MODULE 10

  11. 11

    Module 11 Annexe Algorithmes ML

    1. (Included in full purchase)

      11.1 – Algorithmes de classification avancés

    2. (Included in full purchase)

      11.2 – Algorithmes d'ensemble

    3. (Included in full purchase)

      11.3 – Algorithmes non-supervisés avancés

    4. (Included in full purchase)

      11.4 – Réduction de dimensionnalité

    5. (Included in full purchase)

      11.5 – Guide de sélection d'algorithmes

    6. (Included in full purchase)

      11.6 - QUIZ 11 du MODULE 11

  12. 12

    Module 12 Avenir du Machine Learning

    1. (Included in full purchase)

      12.1 – Tendances émergentes en Machine Learning

    2. (Included in full purchase)

      12.2 – Impact sociétal et éthique du Machine Learning

    3. (Included in full purchase)

      12.3 – Opportunités de carrière en Machine Learning

    4. (Included in full purchase)

      12.4 – Ressources pour continuer votre apprentissage

    5. (Included in full purchase)

      12.5-continuer-apprendre

    6. (Included in full purchase)

      12.6 - QUIZ 12 du MODULE 12

  13. 13

    Chapitre 00 - Introduction et Installation

    1. (Included in full purchase)

      Pr sentation du cours et cosyst me Python ML

    2. (Included in full purchase)

      Installer Anaconda, Jupyter et Scikit-learn

    3. (Included in full purchase)

      Premier classifieur Iris en 30 minutes

  14. 14

    Chapitre 01 - Pandas et NumPy

    1. (Included in full purchase)

      NumPy : arrays et op rations vectoris es

    2. (Included in full purchase)

      Pandas : DataFrames et Series

    3. (Included in full purchase)

      Charger, filtrer et grouper des donn es

    4. (Included in full purchase)

      Visualisation rapide avec Matplotlib et Seaborn

  15. 15

    Chapitre 02 - Pretraitement des Donnees

    1. (Included in full purchase)

      Valeurs manquantes : strat gies d'imputation

    2. (Included in full purchase)

      Encodage : OneHot, Label, Target

    3. (Included in full purchase)

      Normalisation : StandardScaler, MinMaxScaler

    4. (Included in full purchase)

      train_test_split et stratification

  16. 16

    Chapitre 03 - Algorithmes de Classification

    1. (Included in full purchase)

      KNN : K plus proches voisins

    2. (Included in full purchase)

      R gression logistique

    3. (Included in full purchase)

      Arbres de d cision et visualisation

    4. (Included in full purchase)

      SVM : Support Vector Machines

  17. 17

    Chapitre 04 - Algorithmes de Regression

    1. (Included in full purchase)

      R gression lin aire et interpr tation

    2. (Included in full purchase)

      R gression polynomiale

    3. (Included in full purchase)

      R gularisation : Ridge et Lasso

    4. (Included in full purchase)

      M triques : RMSE, MAE, R²

  18. 18

    Chapitre 05 - Algorithmes Ensemblistes

    1. (Included in full purchase)

      Bagging et Random Forest

    2. (Included in full purchase)

      Boosting : AdaBoost et Gradient Boosting

    3. (Included in full purchase)

      XGBoost et LightGBM

    4. (Included in full purchase)

      Feature importance et interpr tation

  19. 19

    Chapitre 06 - Apprentissage Non-Supervise

    1. (Included in full purchase)

      K-Means : clustering centroidique

    2. (Included in full purchase)

      DBSCAN et clustering par densit

    3. (Included in full purchase)

      PCA : r duction de dimensions

    4. (Included in full purchase)

      D tection d'anomalies (Isolation Forest)

  20. 20

    Chapitre 07 - Pipeline Cross-Validation et Tuning

    1. (Included in full purchase)

      Pipeline Scikit-learn : pr process + mod le

    2. (Included in full purchase)

      Validation crois e : k-fold et stratifi

    3. (Included in full purchase)

      Grid search et random search

    4. (Included in full purchase)

      Tuning avanc avec Optuna

  21. 21

    Chapitre 08 - Sauvegarde et Deploiement

    1. (Included in full purchase)

      Sauvegarde avec joblib et versionning

    2. (Included in full purchase)

      API REST avec FastAPI

    3. (Included in full purchase)

      D ploiement sur Hugging Face Spaces

  22. 22

    Chapitre 09 - Projet Final Pipeline ML Complet

    1. (Included in full purchase)

      Pr sentation du projet et choix dataset

    2. (Included in full purchase)

      EDA et pr traitement

    3. (Included in full purchase)

      Comparaison de mod les et tuning

    4. (Included in full purchase)

      API et d ploiement, conclusion

  23. 23

    Chapitre 10 - Activites et Evaluations

    1. (Included in full purchase)

      Quiz 1 – Pandas et pr traitement (5%)

    2. (Included in full purchase)

      Quiz 2 – Classification et r gression (5%)

    3. (Included in full purchase)

      Évaluation de mi-session (25%)

    4. (Included in full purchase)

      Quiz 3 – Ensemblistes et pipelines (5%)

Témoignages

La parole à nos apprenants

”
Je pensais que le Machine Learning était réservé aux ingénieurs avec des années d’expérience. Ce cours m’a prouvé le contraire. Les explications sont claires, les exercices concrets, et j’ai pu créer mes premiers modèles en seulement quelques semaines.
Karim L.

Analyste Marketing, Moncton, CA

”
Je programme un peu en Python depuis quelques mois, mais je ne savais pas comment appliquer ça au Machine Learning. Avec ce cours, j’ai réussi à faire tourner mes premiers modèles et à comprendre comment ils fonctionnent. C’est motivant !
Thomas G.

Développeur Junior, Montréal

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