Dans ce module, nous nous concentrerons sur l'amélioration de vos modèles d'apprentissage automatique grâce à l'ingénierie des caractéristiques et à l'évaluation des modèles. Vous apprendrez à mettre à l'échelle, à normaliser et à encoder des données, à créer de nouvelles caractéristiques et à sélectionner les meilleures d'entre elles. Ce module aborde également les techniques essentielles d'évaluation des modèles afin de garantir la robustesse et la performance de vos modèles.

Dans ce module, nous allons faire passer vos modèles d’apprentissage automatique à un niveau supérieur en explorant des algorithmes avancés. Vous vous plongerez dans les méthodes d’apprentissage par ensemble, notamment le bagging, le boosting et des algorithmes tels que XGBoost et CatBoost. À l’issue de ce module, vous serez capable de traiter des données déséquilibrées et d’appliquer l’apprentissage par ensemble pour améliorer les performances de vos modèles.

Dans ce module, nous aborderons en détail les aspects essentiels du réglage et de l'optimisation des modèles. Vous apprendrez à affiner les hyperparamètres, à appliquer des techniques de régularisation et à explorer des méthodes d'optimisation avancées telles que l'optimisation bayésienne. Ce module présente également des outils d'automatisation, comme GridSearchCV, permettant d'accélérer le processus de réglage des hyperparamètres et d'assurer ainsi de meilleures performances du modèle.

Dans cette section, nous vous guiderons à travers divers projets de niveau intermédiaire qui vous permettront d'améliorer vos compétences en programmation. Vous travaillerez sur des outils concrets tels que des tableaux de bord météo, des outils de suivi des dépenses et des jeux interactifs. Cette approche pratique vous aidera à consolider vos compétences tout en créant des applications utiles au quotidien.

Dans ce module, nous nous concentrerons sur des projets de niveau intermédiaire avancé qui vous permettront de repousser encore plus loin vos limites. Vous travaillerez à la création d'applications dynamiques telles qu'un système de recommandation de films, un tableau de bord boursier et le backend d'un site web de portfolio. Ces projets vous permettront également d'approfondir vos connaissances en matière de web scraping, d'automatisation des tâches et de visualisation des données.

Dans ce module, vous découvrirez et mettrez en œuvre une grande variété d’algorithmes d’apprentissage automatique en Python. Des techniques d’apprentissage supervisé, telles que la régression linéaire et les SVM, aux algorithmes non supervisés, comme K-Means et DBSCAN, vous acquerrez une expérience pratique de chaque méthode. Ce module aborde également des algorithmes avancés d’apprentissage profond, tels que les CNN, les RNN et les Transformers, permettant de traiter des tâches complexes comme la classification d’images et le traitement du langage naturel.