Dans ce module, nous vous guiderons tout au long du processus de prise de décision visant à intégrer l'apprentissage automatique à votre produit. Vous apprendrez à déterminer dans quels cas l'apprentissage automatique constitue la meilleure solution, à identifier les besoins en données d'un projet et à repérer les difficultés courantes auxquelles il faut prêter attention.

Dans ce module, nous aborderons le rôle spécifique d'un chef de produit en apprentissage automatique, la manière d'organiser les équipes pour garantir leur réussite, ainsi que les différentes étapes du cycle de vie d'un projet d'apprentissage automatique. Vous acquerrez également une expérience pratique dans la formulation et la validation d'hypothèses de projet.

Dans ce module, nous aborderons les stratégies permettant d'acquérir et de préparer des données pour les modèles d'apprentissage automatique. Vous découvrirez les techniques d'acquisition de données, les options de stockage des données, ainsi que les méthodes permettant de structurer les données afin d'assurer la réussite de l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique.

Dans ce module, nous vous présenterons les techniques essentielles de prétraitement, notamment le nettoyage des données, leur transformation et l'ingénierie des caractéristiques. Vous apprendrez également à diviser et à échantillonner efficacement vos données pour vos modèles d'apprentissage automatique.

Dans ce module, nous aborderons en détail la sélection de l'algorithme d'apprentissage automatique le mieux adapté à votre projet, en explorant différents types de modèles, notamment la régression, la classification et la détection d'anomalies. Vous apprendrez également à déterminer quand il convient de développer, d'acheter ou d'externaliser des solutions.

Dans ce module, nous verrons comment évaluer et optimiser les modèles d'apprentissage automatique à l'aide d'indicateurs tels que la matrice de confusion, la précision et le rappel. Vous découvrirez également des stratégies visant à améliorer en permanence les performances et à optimiser l'expérience utilisateur.

Dans ce module, nous vous guiderons à travers les différentes étapes du déploiement de votre modèle d'apprentissage automatique en production et nous aborderons la manière de surveiller ses performances. Vous découvrirez également des stratégies permettant de garantir l'optimisation et l'évolutivité de votre modèle.