Machine Learning avec Python


Objectif

L’objectif de ce cours est d’acquérir les fondamentaux théoriques et pratiques du Machine Learning.

Les étudiants apprendront à utiliser python et les librairies les plus rependues en apprentissage statistique et en data visualisation.

Au-delà de simplement exécuter du code, le cours permettra de bien comprendre le fonctionnement des librairies et de rendre compte des résultats.

A l’issue du cours, les étudiants devront maitriser les fondamentaux afin d’aborder un problème s’appuyant sur le traitement de données. On abordera ainsi la question du choix du modèle, de sa pertinence et sa précision mais également la notion d’interprétation et de l’information qu’il apporte pour répondre à un problème posé. De manière transverse, les étudiants seront également sensibilisés à la mise en production et l’utilisation d’outils de versioning comme « git ».

Apporter son ordinateur personnel de préférence.

Plan

– Introduction à Python et au Machine Learning en Python

– Introduction à les méthodes NLP et aux Transformers

– Comment coder en colloboration – une introduction à Git

Références

– The elements of statistical learning, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman 

– An Introduction to Statistical Learning, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani

– Machine Learning: A Probabilistic Perspective, Kevin P. Murphy