Machine learning L1

• C’est En première année (L1), un cours d’introduction au Machine Learning (apprentissage automatique) vise à familiariser l’étudiant avec les bases conceptuelles et techniques de cette discipline, qui permet à un ordinateur d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmé.

Le cours aborde généralement :

1.Notions fondamentales : qu’est-ce que le Machine Learning ? différence entre IA, Machine Learning et Deep Learning.

2.Types d’apprentissage :

•Apprentissage supervisé (prédiction, classification),

•Apprentissage non supervisé (clustering, réduction de dimension),

•Brève introduction à l’apprentissage par renforcement.

3.Concepts clés : données d’entraînement/test, surapprentissage (overfitting), généralisation, biais et variance.

4.Algorithmes de base : régression linéaire, régression logistique, k-plus proches voisins (k-NN), arbres de décision, k-means.

5.Outils pratiques : initiation à Python, NumPy, pandas, et bibliothèques comme scikit-learn.

6.Applications concrètes : reconnaissance d’images simples, recommandations, prédictions basiques.

👉 En résumé : le cours d’introduction au Machine Learning en L1 pose les bases théoriques et pratiques indispensables pour comprendre les modèles, manipuler des données, et préparer l’étudiant à des cours plus avancés en L2/L3.

Veux-tu que je t’élabore un plan type d’introduction au Machine Learning L1 (comme une table des matières de cours universitaire) ?