Ce cours introduit les principes fondamentaux du Machine Learning qui est le pilier central de l’intelligence artificielle moderne. À travers des exemples concrets et des analogies accessibles, il explore les types d’apprentissage, les algorithmes clés et les étapes du pipeline Machine Learning. Les notions essentielles en statistiques et probabilité ont vulgarisées pour faciliter la compréhension des mécanismes d’entraînement et d’évaluation. Des outils comme Numpy, scikit-learn et Pandas (à travers le langage de programmation Python) sont utilisés pour illustrer la mise en œuvre pratique.

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