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Le Machine Learning sur JetBrains Academy

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Même si l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) évoquent encore des images de robots et de films de science-fiction pour de nombreuses personnes, ils sont déjà devenue partie intégrante de nos vies. Êtes-vous prêt à transformer la science-fiction en réalité et à créer des applications basées sur l’IA et le ML ?

Avec notre module de cours Introduction au machine learning en Python, vous pouvez faire vos premiers pas dans ce domaine de la technologie informatique et développer vous-même des modèles de machine learning qui identifient des motifs à partir de données brutes et prennent des décisions en fonction de la catégorie attribuée à ces motifs.

Commencer à apprendre

Le Machine learning dans la vie de tous les jours

Sous-domaine de l’intelligence artificielle, le machine learning consiste à créer des algorithmes capables d’apprendre à partir d’expériences passées, puis d’appliquer ces connaissances à des situations nouvelles.

Aujourd’hui, le machine learning est partout autour de nous. Par exemple, quand vous ouvrez votre boîte de réception, tous les messages de spam sont automatiquement filtrés et stockés dans un dossier séparé. Si vous recevez un e-mail dans une langue inconnue, vous pouvez facilement le traduire dans une langue que vous comprenez en un clic. Votre service de streaming préféré vous recommande des films que vous êtes susceptible d’apprécier. Les magasins où vous faites vos achats vous envoient la plupart du temps des offres spéciales pertinentes. Rien de tout cela ne serait possible sans le machine learning.

Introduction au machine learning en Python

Le module de cours Introductory Machine Learning in Python permet de comprendre les principaux types d’algorithmes de ML et le pipeline général de construction d’un modèle de ML, et vous donne une idée des aptitudes et compétences nécessaires pour devenir un expert en ML. Il vous aidera à développer une compréhension approfondie des techniques fondamentales de ML et à acquérir une expérience pratique des bibliothèques Python telles que NumPy, pandas et scikit-learn.

Les projets que vous réaliserez

Ce module de cours donne accès à plus de 160 sujets et à 15 projets à créer étape par étape dans un environnement d’apprentissage interactif. Examinons-en quelques-uns :

📩 Spam Filter : pour créer un programme capable de déterminer si un e-mail est un spam et de le filtrer. En réalisant ce projet, vous apprendrez ce que sont Naive Bayes, SpaCy et pandas, vous utiliserez des fonctions pour effectuer les tâches répétitives et la décomposition fonctionnelle, vous implémenterez vos propres algorithmes et pourrez mesurer leurs performances.

🏥 Data Analysis for Hospitals : Les données sont partout, qu’il s’agisse de textes, d’images, d’informations ou de feuilles de calcul. La quantité de données que nous consommons et stockons augmente à chaque seconde. Comment éviter d’être submergé par cet océan de données ? Dans le cadre de ce projet, vous réaliserez une étude complète en téléchargeant des ensembles de données, en traitant les omissions et le remplissage incorrect de données, en trouvant les principales caractéristiques statistiques et en visualisant vos données.

📶 Linear Regression from Scratch : La régression linéaire est l’une des méthodes les plus utilisées pour évaluer les relations linéaires et l’un des algorithmes de ML les plus répandus. À la fin de ce projet, vous aurez notamment créé votre propre algorithme de régression linéaire, appris l’algèbre linéaire et pratiqué les opérations matricielles.

Après avoir terminé ce module de cours, vous recevrez un certificat d’achèvement que vous pourrez ajouter à votre profil LinkedIn et à votre Cv. N’oubliez pas d’ajouter les projets que vous avez réalisés à votre profil GitHub également !

Perspectives de carrière

Si vous souhaitez vous lancer dans une carrière d’ingénieur ML junior, cette formation est faite pour vous ! Ajoutez-y quelques connaissances en statistiques, en techniques de visualisation des données et en SQL, et vous pourrez rechercher un poste d’analyste de données ou de data scientist. Si tout cela vous semble intéressant, ou si vous voulez améliorer vos connaissances de Python en général, inscrivez-vous pour suivre la formation Introductory Machine Learning in Python !

Si vous êtes nouveau sur JetBrains Academy, vous pouvez non seulement commencer par un essai gratuit de 7 jours, mais aussi le prolonger jusqu’à 2 mois pendant que vous travaillez sur votre premier projet ! Si vous achevez la première étape de votre projet dans les 7 premiers jours, vous pouvez prolonger votre essai d’un mois. Si vous terminez votre premier projet au cours de ce premier mois, votre essai gratuit sera encore prolongé d’un mois.

Nous espérons que vous apprécierez d’étudier le machine learning avec nous. Si vous avez des questions ou souhaitez nous faire part de votre avis, n’hésitez pas à laisser un commentaire ci-dessous ou à nous contacter à l’adresse academy@jetbrains.com.

Continuez à apprendre !
L’Équipe JetBrains Academy

Auteur de l’article original en anglais :

Delphine Massenhove

Anastasia Khramushina

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