Applications du Machine Learning

1. Introduction au Machine Learning

1.1. Définition et concepts de base

1.2. Histoire et évolution du Machine Learning

1.3. Importance et applications actuelles

2. Types d'Apprentissage

2.1. Apprentissage supervisé

2.1.1. Régression linéaire et logistique

2.1.2. Arbres de décision et forêts aléatoires

2.2. Apprentissage non supervisé

2.2.1. Clustering (k-means, hiérarchique)

2.2.2. Réduction de dimensionnalité (PCA)

2.3. Apprentissage semi-supervisé

2.4. Apprentissage par renforcement

3. Processus de Développement d'un Modèle de Machine Learning

3.1. Collecte et préparation des données

3.1.1. Sources de données

3.1.2. Nettoyage et prétraitement des données

3.2. Sélection et ingénierie des caractéristiques

3.2.1. Importance des caractéristiques

3.2.2. Méthodes de sélection des caractéristiques

3.3. Entraînement et évaluation du modèle

3.3.1. Métriques de performance (précision, rappel, F1-score)

3.3.2. Validation croisée et surapprentissage

4. Outils et Bibliothèques de Machine Learning

4.1. Python et ses bibliothèques (scikit-learn, TensorFlow, Keras)

4.2. Outils de visualisation (Matplotlib, Seaborn)

5. Applications Pratiques du Machine Learning

5.1. Traitement du langage naturel (NLP)

5.2.2. Vision par ordinateur

5.3. Prévision et analyse des données

5.4. Systèmes de recommandation

6. Défis et Limites du Machine Learning

6.1. Biais et équité dans les modèles

6.2. Confidentialité des données et éthique

6.3. Limites techniques et solutions

7. Tendances Futures du Machine Learning

7.1. Apprentissage automatique explainable (XAI)

7.2. Apprentissage fédéré

7.3. Applications émergentes