L'apprentissage automatique est pour tout le monde.

Cette conférence d'introduction aide à la sensibilisation aux motifs et cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans le monde réel. Après ce cours, vous serez capable de : * Décrire les techniques et usages de l'apprentissage supervisé et non supervisé * Comprendre des techniques comme la classification, le clustering et la régression * Discuter de la manière d'identifier quelles techniques appliquer pour un cas d'utilisation spécifique * Comprendre les offres populaires en matière de machine learning comme Amazon Machine Learning, TensorFlow, Azure Machine Learning, Spark mlib, Python et R, etc. * Installer et configurer Anaconda. * Effectuer des activités pratiques avec Jupyter Notebooks. Plan du sujet : * Introduction au cours * Motifs de l'apprentissage automatique - Classification - Clustering - Régression * Cycle de Hype de Gartner pour les technologies émergentes * Offres d'apprentissage automatique dans l'industrie * Exercice 1 - Installer et configurer Anaconda. * Bibliothèques Python - NumPy - Pandas - Scikit Learn * Exercice 2 : Analyse de données avec Pandas * Algorithmes - Régression linéaire - Arbre de décision * Exercice 3 : Effectuer une régression linéaire avec Scikit-learn * Références et prochaines étapes