Introduction au Machine Learning

Définition, principes fondamentaux et applications concrètes.

Comprendre les approches du Machine Learning

Supervised Learning, Unsupervised Learning et Reinforcement Learning.

De la donnée à la prédiction

Préparation des données, entraînement, test et évaluation d'un modèle.

Démonstration pratique avec Python

Exploration d'un dataset, entraînement d'un modèle et génération de prédictions.

Conclusion et questions-réponses

Synthèse, perspectives d'apprentissage et échange avec les participants.