1. A propos du cours
- Auteur : Ricco Rakotomalala (Université Lyon 2, ERIC Lab)
- Type : Support de cours / Présentation académique
- Langue : Français
- Licence : Matériel pédagogique universitaire (librement accessible)
2. Prérequis
- Une bonne connaissance de la programmation Python (syntaxe, structures de données, fonctions).
- Des bases solides en mathématiques, notamment en algèbre linéaire (vecteurs, matrices) et en statistiques (moyenne, variance, distributions).
- Une familiarité avec les bibliothèques scientifiques de base : NumPy pour le calcul numérique et pandas pour la manipulation de données est fortement recommandée.
- Une compréhension des concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique (Machine Learning) est un atout.
3. Public cible
Ce cours s'adresse aux étudiants de niveau Master, aux chercheurs, aux data scientists et aux ingénieurs qui possèdent déjà des bases en programmation Python et en mathématiques, et qui souhaitent acquérir une compréhension pratique et approfondie de la mise en œuvre d'algorithmes de Machine Learning à l'aide de la bibliothèque scikit-learn.
4. Outils matériels et logiciels
4.1 Outils matériels
- Un ordinateur avec une capacité de calcul suffisante pour exécuter des modèles de machine learning sur des jeux de données de taille modérée.
4.2 Outils logiciels
- Un environnement Python scientifique : distribution Anaconda recommandée.
- Les bibliothèques Python essentielles : NumPy, pandas, Matplotlib et/ou Seaborn pour la visualisation.
- La bibliothèque cœur du cours : scikit-learn (sklearn).
- Un environnement de développement (Jupyter Notebook/Lab, Spyder, VS Code) adapté au prototypage et à l'analyse exploratoire.
5. Champs d'applications
- Science des données : Construction de modèles prédictifs pour la classification, la régression ou le clustering sur des données structurées.
- Recherche académique : Application de méthodes de ML à des problèmes de recherche dans divers domaines (santé, sciences sociales, bio-informatique, etc.).
- Industrie et services : Développement de solutions basées sur l'IA pour l'analyse prédictive, la recommandation, la segmentation client, etc.
- Pédagogie : Compréhension approfondie des algorithmes classiques du ML et de leur implémentation pratique.
6. Courte description
Cours approfondi sur l'utilisation de la bibliothèque scikit-learn pour l'apprentissage automatique en Python. Il couvre le workflow complet, de la préparation des données à l'évaluation des modèles, en passant par les algorithmes de classification, régression, clustering et réduction de dimension.
7. Longue description du cours
Ce support de cours, élaboré par Ricco Rakotomalala, constitue un guide complet et pratique pour maîtriser l'utilisation de scikit-learn, la bibliothèque de référence pour l'apprentissage automatique en Python. Loin d'être une simple liste de fonctions, il présente une vue d'ensemble méthodologique et technique du processus de Machine Learning (ML).
Le cours commence par un rappel des concepts fondamentaux du ML, en distinguant les paradigmes d'apprentissage supervisé (classification, régression) et non supervisé (clustering, réduction de dimension). Il introduit également des notions essentielles comme le surapprentissage (overfitting) et le sous-apprentissage (underfitting), ainsi que les principes de validation des modèles.
Une part importante est consacrée à l'étape cruciale de préparation et prétraitement des données. Le cours détaille comment utiliser les transformateurs (transformers) de scikit-learn pour normaliser (StandardScaler), mettre à l'échelle (MinMaxScaler), encoder des variables catégorielles (OneHotEncoder, LabelEncoder) et gérer les valeurs manquantes. La création de pipeline (avec Pipeline et ColumnTransformer) pour enchaîner ces étapes de manière propre et reproductible est un point fort de l'enseignement.
Le cœur du cours présente les algorithmes principaux de chaque famille. Pour l'apprentissage supervisé, il couvre des modèles comme la régression linéaire/logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires (RandomForest), et les machines à vecteurs de support (SVM). Pour l'apprentissage non supervisé, il aborde des algorithmes de clustering comme les K-means et la classification ascendante hiérarchique (CAH), ainsi que des méthodes de réduction de dimension comme l'Analyse en Composantes Principales (ACP).
Un chapitre essentiel traite de la sélection et de l'évaluation des modèles. Les participants apprennent à diviser leurs données en ensembles d'entraînement et de test (train_test_split), à utiliser la validation croisée (cross_val_score, GridSearchCV) pour estimer robustement les performances et pour optimiser les hyperparamètres des modèles. L'utilisation de différentes métriques (précision, rappel, F1-score, matrice de confusion, MSE, etc.) selon le type de problème est également expliquée.
Le cours met en avant la coherence de l'API scikit-learn. L'approche "fit/transform/predict" commune à presque tous les objets (estimateurs et transformateurs) est systématiquement illustrée. Cette uniformité est une force majeure de la bibliothèque, rendant l'apprentissage et l'utilisation des différents algorithmes très intuitifs une fois le pattern maîtrisé.
Enfin, le cours aborde des aspects pratiques avancés, comme la gestion de données déséquilibrées, la sélection de variables et l'interprétation des modèles. Il guide l'apprenant dans la construction d'un workflow complet, depuis les données brutes jusqu'au modèle déployable, en insistant sur les bonnes pratiques pour garantir la robustesse et la fiabilité des résultats.
En résumé, cette présentation est une ressource de grande valeur pour toute personne souhaitant passer de la théorie du Machine Learning à sa pratique efficace avec Python. Elle fournit à la fois une compréhension conceptuelle des algorithmes et une maîtrise technique de leur implémentation via une bibliothèque industrielle, préparant ainsi l'apprenant à résoudre des problèmes réels de data science.
8. Aperçu du document
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