Cette semaine, vous apprendrez à traduire un besoin commercial en un problème d'apprentissage automatique. Nous passerons en revue quelques exemples appliqués afin que vous puissiez vous faire une idée de ce qu'est une question bien définie pour votre QuAM. Il est essentiel pour la réussite de l'apprentissage automatique d'affiner votre question et de vous assurer que vous disposez des données nécessaires à l'apprentissage !

Cette semaine est consacrée aux données. Vous apprendrez ce qu'est l'acquisition de données et comprendrez les différentes sources de données d'entraînement. Nous parlerons de la quantité de données dont vous avez besoin et des pièges qui peuvent survenir, y compris les questions éthiques.

Cette semaine, vous découvrirez le cycle de vie du processus d'apprentissage automatique (MLPL). Après avoir compris les définitions et les composants du MLPL, vous analyserez l'application du MLPL sur une étude de cas.