Le module de cette semaine vous présente le concept d'Estimation du maximum de vraisemblance (EMV) et son application dans la modélisation statistique. Grâce à ce matériel, vous allez acquérir une compréhension approfondie de la manière d'implémenter mathématiquement l'EMV et de l'appliquer à des ensembles de données du monde réel. Tout d'abord, nous revisiterons les concepts fondamentaux de l'optimisation convexe, offrant une base solide aux techniques d'optimisation. Nous explorerons également le processus itératif de l'algorithme de descente de gradient, vous permettant de comprendre et de mettre en œuvre cette méthode pour trouver des solutions optimales dans les modèles d'apprentissage automatique. Grâce à une combinaison de connaissances théoriques et d'applications pratiques, vous développerez des compétences essentielles en estimation statistique et en optimisation, vous préparant ainsi à des études avancées en apprentissage automatique et en analyse des données.

Dans ce module, vous acquerrez une compréhension complète de l'Apprentissage automatique supervisé, de la formation des modèles à l'évaluation. Plus précisément, vous interpréterez chaque étape du processus d'apprentissage et appliquerez les techniques d'entraînement et d'évaluation à des données réelles. Cela vous permettra d'ajuster et d'évaluer des modèles, tout en abordant des questions telles que l'overfitting et l'underfitting. En comprenant le compromis biais-variance, vous pourrez optimiser les modèles pour plus de précision et de fiabilité. Nous aborderons également les méthodes de validation croisée, ce qui vous permettra de disposer d'outils robustes pour l'évaluation des modèles et l'analyse des performances. En bref, l'apprentissage de cette semaine combine des aperçus théoriques avec de la programmation pratique, vous préparant à un travail avancé dans l'apprentissage automatique.

Cette semaine, nous nous concentrerons sur les principes fondamentaux de la régression linéaire, une technique clé de la modélisation prédictive. Vous apprendrez à appliquer des modèles de régression linéaire et à dériver la formulation des moindres carrés ordinaires (MCO), ce qui vous permettra de comprendre comment les MCO sont utilisés pour ajuster les données avec précision. Nous aborderons également les méthodes de résolution, notamment la Descente de gradient et l'optimisation convexe, qui fournissent une boîte à outils pour l'entraînement efficace des modèles. Enfin, vous explorerez les techniques de régularisation afin d'améliorer la robustesse des modèles et d'éviter l'ajustement excessif. En mettant en œuvre ces modèles de régression régularisés en Python, vous acquerrez une expérience pratique de l'optimisation des modèles.

Cette semaine, nous allons nous plonger dans les techniques avancées de régression linéaire, en mettant l'accent sur la régularisation. Vous aurez l'occasion d'explorer les concepts de régression Lasso et Ridge et d'apprendre à formuler et à appliquer ces méthodes de régularisation aux modèles linéaires. Le module couvre également la régression polynomiale, qui vous permet d'ajuster des relations non linéaires plus complexes dans les données. Grâce à des exercices pratiques, vous mettrez en œuvre des modèles de régression Lasso, Ridge et polynomiale en Python. À la fin de cette semaine, vous aurez les connaissances pratiques nécessaires pour appliquer efficacement les techniques de régression régularisée, ce qui rendra les modèles plus résistants et adaptables dans les scénarios du monde réel.

Le module de cette semaine offre une introduction complète à la régression logistique, une technique fondamentale dans les tâches de classification. Vous apprendrez à appliquer la régression logistique aux problèmes de classification binaire et multi-classes, en commençant par la dérivation de la formulation du maximum de vraisemblance spécifique aux modèles logistiques. Nous explorerons également les modèles linéaires généralisés (GLM) et leur application à la classification, en élargissant votre compréhension de la flexibilité des modèles dans divers scénarios. Les exercices pratiques se concentrent sur la mise en œuvre de la régression logistique en Python, vous permettant d'acquérir une expérience pratique avec des données du monde réel. À la fin de ce module, vous serez bien préparé à relever les défis de la classification avec la régression logistique et les GLM, en appliquant la théorie statistique aux côtés des compétences de programmation.

Cette semaine, nous présentons les machines à vecteurs de support (SVM) comme un outil puissant pour la classification discriminante. Vous commencerez par comprendre la formulation mathématique des SVM, en vous concentrant sur l'optimisation de la marge pour maximiser la séparation du modèle entre les classes. Nous nous pencherons ensuite sur les différentes fonctions de noyau - linéaire, polynomiale et gaussienne - en soulignant leurs applications uniques et leurs effets sur la classification. Vous apprendrez également des techniques de réglage des hyperparamètres pour optimiser les performances des SVM, en adaptant les modèles à des ensembles de données complexes. Vous acquerrez également une expérience pratique dans la construction et l'affinement des modèles SVM afin d'utiliser efficacement les SVM pour un large éventail de tâches de classification dans l'apprentissage automatique.