Apprentissage automatique avec Scikit-learn, PyTorch et Hugging Face

L'intelligence artificielle moderne couvre tout, des régressions linéaires simples aux modèles de langage complexes.Ce cours comble le fossé entre la théorie et la pratique, en fournissant une introduction complète aux outils qui alimentent les innovations de l'IA d'aujourd'hui.Vous passerez de l'analyse de données de base à la compréhension de l'architecture des réseaux de neurones modernes et des systèmes génératifs. Grâce à des explications claires et des exemples basés sur le code, vous gagnerez en confiance pour gérer les données et construire des modèles qui résolvent des problèmes du monde réel.À la fin de ce programme, vous aurez une compréhension fonctionnelle de la façon de sélectionner, de former et d'affiner des modèles pour diverses applications. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage supervisé et non supervisé avec Scikit-learn. - Implémenter des architectures d'apprentissage profond et gérer des tenseurs de données à l'aide de PyTorch. - Appliquer des modèles de transformateur pré-entraînés pour des tâches de langage naturel en utilisant l'écosystème Hugging Face. - Pratiquer le nettoyage des données essentielles, l'échelle des fonctionnalités et les techniques de validation des modèles. - Explorez les concepts d'IA générative modernes, y compris les intégrations vectorielles et les stratégies de réglage fin. - Développer un flux de travail pour évaluer les performances du modèle et assurer sa fiabilité. Le cours commence par des définitions fondamentales et le cycle de vie du machine learning, puis passe aux algorithmes classiques et aux sujets avancés du deep learning. Il est spécialement conçu pour les débutants qui souhaitent une approche claire et basée sur le texte de l'apprentissage sans aucun prérequis.