Les fondamentaux du machine learning

• Comprendre les principes essentiels du machine learning et ses usages
• Identifier les principaux types d’apprentissage automatique et leurs applications
• Découvrir les étapes de création et d’évaluation d’un modèle de machine learning

Professionnels du digital, de la data, de l’innovation ou toute personne souhaitant comprendre les bases du machine learning

Aucun

• Comprendre ce qu’est le machine learning et ses différences avec l’IA classique
• Identifier les différents types d’apprentissage automatique
• Découvrir les cas d’usage du machine learning dans plusieurs secteurs
• Comprendre le fonctionnement d’un modèle : données, entraînement, prédiction
• Explorer le rôle des jeux de données d’entraînement, de test et de validation
• Comprendre les notions de features, labels et qualité des données
• Interpréter les résultats d’un modèle avec les principaux indicateurs
• Découvrir les outils et langages les plus utilisés en machine learning
• Explorer les principaux algorithmes de machine learning
• Comprendre les limites, biais et enjeux éthiques du machine learning

• Identifier un cas d’usage du machine learning dans son activité
• Tester un modèle simple avec un notebook ou une interface pédagogique
• Comparer deux approches d’apprentissage sur un même jeu de données

• Schéma des étapes clés d’un projet de machine learning
• Lexique des termes essentiels du machine learning
• Check-list des erreurs fréquentes lors des premiers projets ML