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Algorithmes d'apprentissage supervisé, non-supervisé et par renforcement
Découvrez comment Netflix, Spotify et Amazon construisent leurs moteurs de recommandation. De la factorisation matricielle aux two-tower models, maîtrisez les algorithmes et les métriques.
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Apprenez à modéliser et prévoir des séries temporelles avec ARIMA, Prophet et XGBoost. Maîtrisez la validation temporelle correcte et les métriques adaptées.
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Maîtrisez les algorithmes classiques les plus puissants du ML : SVM avec kernel trick, arbres de décision et Random Forest. Comprendre quand ces modèles battent le Deep Learning.
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Apprenez à nettoyer, explorer et transformer vos données avant de les donner à un modèle : Pandas, visualisation et bonnes pratiques.
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Passez du notebook à la production : API de serving, conteneurisation Docker, pipelines CI/CD et monitoring de drift.
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Maîtrisez le feature engineering, les méthodes d'ensemble (XGBoost, Random Forest) et découvrez les bases des réseaux de neurones.
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Découvrez les fondamentaux du Machine Learning : régression linéaire, classification KNN, clustering K-Means et les bonnes pratiques pour évaluer vos modèles.
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