Formation Machine Learning pour débutants : que faut-il apprendre ?
Le Machine Learning peut sembler complexe lorsqu’il est présenté directement à travers des algorithmes et du code. Pour un débutant, une progression plus cohérente consiste à comprendre d’abord les données, puis la logique de l’apprentissage automatique avant de construire et d’évaluer des modèles. C’est cette progression que développe la formation Intelligence Artificielle & Data du CAFP.
Le Machine Learning peut sembler complexe lorsqu’il est présenté directement à travers des algorithmes et du code. Pour un débutant, une progression plus cohérente consiste à comprendre d’abord les données, puis la logique de l’apprentissage automatique avant de construire et d’évaluer des modèles. C’est cette progression que développe la formation Intelligence Artificielle & Data du CAFP.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, regroupe des méthodes permettant à des modèles d’apprendre à partir de données afin de réaliser certaines tâches.
La formation en présente progressivement plusieurs concepts fondamentaux.
Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ?
L’apprentissage supervisé utilise pendant l’apprentissage des exemples pour lesquels une information cible est disponible.
Le modèle apprend à établir une relation entre les données fournies et cette cible.
Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé ?
L’apprentissage non supervisé travaille sans la même information cible.
Il peut notamment chercher des structures ou organisations dans les données.
Les deux approches figurent dans le parcours.
Qu’est-ce que la classification ?
La classification vise à attribuer une donnée à une catégorie parmi plusieurs possibilités.
Elle fait partie des notions de Machine Learning abordées dans la formation.
Qu’est-ce que la régression ?
La régression vise généralement à prédire une valeur numérique.
Elle constitue une autre famille de problèmes abordée dans le parcours.
Pourquoi séparer entraînement et test ?
Construire un modèle sur des données ne suffit pas pour savoir comment il se comporte sur d’autres données.
La séparation entraînement/test aide à distinguer les données utilisées pour l’apprentissage de celles utilisées pour examiner le comportement du modèle.
Pourquoi faut-il évaluer un modèle ?
Un modèle doit être examiné après son entraînement.
L’évaluation permet de mesurer son comportement selon les critères adaptés au problème étudié.
Qu’est-ce que le surapprentissage ?
Le surapprentissage apparaît lorsqu’un modèle s’adapte trop fortement aux données utilisées pendant son apprentissage et se généralise moins bien à de nouvelles données.
Comprendre ce phénomène est important pour éviter de considérer automatiquement qu’un modèle performant sur ses données d’apprentissage sera performant ailleurs.
Pourquoi parler de biais ?
La formation aborde également la question des biais.
Dans un projet Data et Machine Learning, il est important de comprendre que les données, les choix méthodologiques et les modèles peuvent influencer les résultats produits.
Quel outil de Machine Learning est annoncé ?
Scikit-learn fait partie de l’environnement pédagogique présenté.
Le parcours peut ainsi relier les concepts de Machine Learning à une pratique en Python.
Guides complémentaires
FAQ — Intelligence Artificielle & Data
La formation convient-elle à un débutant ?
Elle est structurée pour construire progressivement les compétences.
Le supervisé est-il étudié ?
Oui.
Le non supervisé est-il étudié ?
Oui.
Classification et régression sont-elles abordées ?
Oui.
L’entraînement et le test sont-ils étudiés ?
Oui.
Le surapprentissage est-il abordé ?
Oui.
Scikit-learn est-il prévu ?
Oui.
Consultez la page principale de cette filière pour retrouver la durée, les conditions d’admission et les informations de préinscription.