Ce cours propose une introduction pratique aux techniques d'apprentissage automatique pour l'analyse de données sous MATLAB, en mettant l'accent sur les méthodes couramment utilisées dans des applications techniques concrètes.

Vous commencerez par explorer les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, notamment les flux de travail liés aux modèles, la préparation des données et les facteurs qui influencent les performances des modèles. Le cours se concentre ensuite sur deux techniques courantes — les machines à vecteurs de support et les réseaux neuronaux artificiels — ainsi que sur les applications MATLAB qui facilitent la création et l’évaluation de modèles. À l’aide d’exemples concrets, vous préparerez des données, mettrez en place des flux de travail d’apprentissage automatique et appliquerez des méthodes de classification et de régression à des problèmes scientifiques et d’ingénierie. À l’issue de ce cours, vous serez en mesure d’utiliser MATLAB pour développer, tester et évaluer des modèles prédictifs destinés à des applications concrètes. En partenariat avec MathWorks, les apprenants inscrits bénéficient d’un accès à MATLAB pendant toute la durée du cours.