Améliorez la précision et la fiabilité de vos modèles d’apprentissage automatique en maîtrisant les techniques d’ensemble. Dans cette formation de niveau intermédiaire, vous découvrirez pourquoi la combinaison de plusieurs modèles peut offrir de meilleures performances qu’un algorithme unique, et vous apprendrez à concevoir, sélectionner et appliquer l’approche d’ensemble la mieux adaptée à différentes tâches. Vous travaillerez sur trois méthodes d’ensemble fondamentales — le bagging, le boosting et les forêts aléatoires — en utilisant Java dans un environnement Jupyter Notebook. En partant des principes fondamentaux des arbres de décision, vous passerez de la théorie à la pratique, en explorant l’échantillonnage par bootstrap, le vote dur/souple et les compromis biais-variance qui influencent les performances des ensembles. Chaque leçon combine des vidéos ciblées, des discussions basées sur des scénarios, des travaux pratiques notés par l’IA et un projet de synthèse, vous guidant dans la construction et l’évaluation d’ensembles sur des ensembles de données réels.

Ce cours s’adresse aux futurs data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique et développeurs Java qui souhaitent améliorer leurs compétences en modélisation prédictive à l’aide de techniques d’ensemble conformes aux normes du secteur, telles qu’elles sont appliquées dans des entreprises comme Netflix et Airbnb, ainsi que lors des concours Kaggle. Les apprenants doivent posséder des connaissances de base en programmation Java, être familiarisés avec les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique (apprentissage supervisé, division en ensembles d’entraînement et de test, indicateurs d’évaluation) et être à l’aise avec l’utilisation de Jupyter Notebook. À l’issue de ce cours, vous serez capable de mettre en œuvre, d’ajuster et d’évaluer de manière critique la méthode d’ensemble la plus appropriée à un problème donné, ce qui vous permettra d’acquérir des compétences pratiques et immédiatement exploitables en milieu professionnel pour améliorer la précision prédictive.