📄️ Table des matières
Cours de découverte gratuit sur le machine learning en 6 leçons. Distinguez apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, connaissez les familles d'algorithmes et quand les employer, comprenez le rôle des variables explicatives, et apprenez à évaluer un modèle sans vous tromper.
📄️ 1. Les types d'apprentissage
Leçon 1 du cours gratuit Machine Learning : ce que chaque type d'apprentissage exige comme données, ce qu'il permet réellement, la différence entre régression et classification, et pourquoi l'apprentissage par renforcement reste marginal en entreprise.
📄️ 2. Les familles d'algorithmes
Leçon 2 du cours gratuit Machine Learning : régression linéaire, arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, plus proches voisins et machines à vecteurs de support, avec leurs forces, leurs faiblesses et le bon ordre d'essai.
📄️ 3. Les variables explicatives
Leçon 3 du cours gratuit Machine Learning : pourquoi le travail sur les variables rapporte plus qu'un changement d'algorithme, comment on construit une bonne variable, comment traiter catégories, dates et valeurs manquantes, et comment repérer une variable qui triche.
📄️ 4. L'évaluation
Leçon 4 du cours gratuit Machine Learning : pourquoi il faut trois jeux de données et non deux, comment fonctionne la validation croisée, quelles métriques choisir en classification et en régression, et l'erreur qui invalide toute évaluation.
📄️ 5. Pourquoi les modèles échouent
Leçon 5 du cours gratuit Machine Learning : les cinq causes réelles d'échec — fuite de données, surapprentissage, décalage de distribution, dérive et objectif mal posé — avec les symptômes qui permettent de reconnaître chacune.
📄️ 6. Récapitulatif et FAQ
Leçon 6 du cours gratuit Machine Learning : synthèse des cinq leçons, glossaire complet des termes du domaine, et réponses directes aux 12 questions que les débutants et les managers posent le plus souvent.
📄️ 7. Quiz et attestation
Testez votre compréhension du machine learning avec un quiz gratuit de 5 questions, corrigé et expliqué : types d'apprentissage, familles d'algorithmes, variables explicatives, évaluation et causes d'échec.