Module 11 — Récapitulatif et examen

Dix modules ont couvert l'apprentissage supervisé de bout en bout : de la formulation d'un problème au réglage d'un modèle champion, en passant par toute la famille des algorithmes et la discipline d'évaluation. Cette page rassemble le fil conducteur, puis fixe les conditions de l'examen.

Le fil conducteur

Le cours suit une progression délibérée, du plus simple au plus puissant, encadrée par la méthode :

• Poser le problème (module 1) : cible, variables, régression ou classification, découpage honnête. Tout se joue avant le premier modèle.
• Les modèles linéaires (modules 2-3) : régression linéaire et régularisation, régression logistique et frontière de décision — lisibles, rapides, la référence à battre.
• Les approches géométriques (module 4) : kNN et SVM, où les distances imposent la mise à l'échelle.
• Les arbres et les ensembles (modules 5-7) : l'arbre lisible mais instable, la forêt aléatoire qui moyenne pour la robustesse, le boosting qui corrige pour la performance — les champions du tabulaire.
• La discipline d'évaluation (modules 8-9) : validation croisée, chasse à la fuite de données, choix de la métrique — ce qui rend un résultat crédible.
• Le réglage et le projet (module 10) : hyperparamètres, recherche sans fuite, démarche complète de bout en bout.

Le fil rouge : un modèle ne vaut que par l'honnêteté de son évaluation, et le bon modèle est celui qui généralise, pas celui qui impressionne à l'entraînement.

Liste de compétences

Au terme du cours, vous devez pouvoir :

• Formuler un problème supervisé et choisir régression ou classification.
• Entraîner et régulariser une régression linéaire (Ridge, Lasso) et une régression logistique.
• Expliquer kNN et SVM, et pourquoi la mise à l'échelle y est indispensable.
• Distinguer bagging et boosting, et savoir quand préférer forêt aléatoire ou gradient boosting.
• Mettre en place une validation croisée fiable, y compris temporelle, et détecter une fuite de données.
• Choisir la métrique adaptée (précision, rappel, F1, AUC) selon le coût métier des erreurs.
• Régler les hyperparamètres par recherche par grille ou aléatoire, sans fuite, dans un pipeline.
• Dérouler un projet complet, de la formulation à l'évaluation finale interprétée.

L'examen : format et conditions

La certification valide ces compétences par un examen exigeant :

• 40 questions couvrant les dix modules, mêlant concepts, lecture de code et petits scénarios (choisir un modèle, diagnostiquer une fuite, lire une matrice de confusion).
• Questions à choix multiple, certaines fondées sur un résultat à interpréter.
• Seuil de réussite : 70 % (28 bonnes réponses sur 40).
• Tentative chronométrée, avec possibilité de repasser après un délai.

La réussite délivre l'attestation complète InSkillML, dotée d'un numéro vérifiable, qui atteste votre maîtrise de l'apprentissage supervisé.

Comment bien se préparer

Le meilleur entraînement est un projet réel. Prenez un jeu de données public de classification, et déroulez la démarche du module 10 sans regarder le cours : formuler, découper, un modèle de référence, comparer forêt et boosting par validation croisée, régler, évaluer une seule fois sur le test, interpréter. Les moments où vous hésitez — quelle métrique ? y a-t-il une fuite ? quel hyperparamètre ? — désignent exactement ce qu'il faut revoir. L'examen récompense ce jugement pratique bien plus que la mémorisation.

Bonne chance pour l'examen — et surtout, pour les modèles que vous mettrez en production avec méthode.

Examen final

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40 questions tirées au hasard dans la banque du cours · seuil de réussite 70 % · certificat PDF vérifiable délivré immédiatement en cas de réussite.

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