ML Atlas en français
Comprendre le machine learning avec ML Atlas
ML Atlas est une encyclopédie interactive de l’apprentissage automatique, des réseaux de neurones et des modèles de langage. En français, nous commençons par un cours court : dans chaque leçon, vous manipulez des curseurs sur des données réelles et vous voyez pourquoi le modèle se comporte ainsi.
Cours · 33 sur 38 leçons prêtes · 385 min
Cours : le machine learning en partant de zéro
De courtes leçons avec un labo interactif sur des données réelles, un quiz de trois questions et l’essentiel à retenir, du premier modèle aux grands modèles de langage.
- 00 Tout le processus en 15 minutes, du début à la fin
- 01 Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
- 02 Données, variables, étiquettes et découpage
- 13 La référence : à quoi comparer votre modèle ?
- 14 Plus proches voisins : le modèle le plus simple
- 03 Régression linéaire : ajuster une droite
- 04 Descente de gradient : apprendre à petits pas
- 05 Classification : tracer une frontière
- 06 Évaluer un classifieur : au-delà de l’exactitude
- 15 Seuil, ROC et PR : tous les seuils à la fois
- 19 Calibration : 0,8 veut-il dire 80 % ?
- 16 Classes déséquilibrées
- 20 Métrique et seuil selon le coût des erreurs
- 07 Surapprentissage : quand un modèle apprend par cœur
- 08 Validation et validation croisée
- 17 Courbes d’apprentissage : données ou meilleur modèle ?
- 21 Régularisation : ridge et lasso
- 22 Régler les hyperparamètres sans tricher
- 23 Arrêt précoce
- 24 Exploration : regarder avant de modéliser
- 26 Données manquantes
- 25 Catégories et mise à l’échelle
- 27 Ingénierie des variables
- 18 Fuite de données
- 28 Pipeline : du tableau à la prédiction
- 09 Arbres de décision : le jeu des vingt questions
- 10 Ensembles : pourquoi une forêt bat un seul arbre
- 29 Gradient boosting : des arbres qui se corrigent
- 30 Bayes naïf : une hypothèse fausse, de bonnes décisions
- 31 Machines à vecteurs de support et noyaux
- 32 Quel modèle, quand ?
- 11 Réseaux de neurones : beaucoup d’unités simples
- 12 Des réseaux de neurones aux grands modèles de langage
Qu’est-ce que ML Atlas ?
Une encyclopédie qui explique le mécanisme — pourquoi chaque méthode fonctionne — avec des exemples calculés sur des jeux de données classiques et des illustrations que vous pouvez modifier. L’édition complète est en polonais ; une sélection de notions existe en anglais.
Langues
Le cours est disponible en :