Présentation
Le Machine Learning est à bien des égards le croisement de deux disciplines : la science des données et le génie logiciel. L’objectif du Machine Learning est l’utilisation des données pour créer un modèle prédictif pouvant être incorporé dans une application logicielle ou un service. Pour atteindre cet objectif, il faut une collaboration entre les experts en science des données qui explorent et préparent les données, avant de les utiliser pour entraîner un modèle Machine Learning, et les développeurs de logiciels qui intègrent les modèles dans des applications où ils servent à prédire de nouvelles valeurs de données (processus connu sous le nom d’inférence).
Dans ce module, vous allez explorer certains des concepts de base du Machine Learning, apprendre à identifier les types de modèles de ML et examiner les façons dont ces derniers sont entraînés et évalués. Enfin, vous allez apprendre à utiliser Microsoft Azure Machine Learning pour entraîner et déployer un modèle Machine Learning, sans écrire de code.
Remarque
Le Machine Learning est basé sur des techniques mathématiques et statistiques, dont certaines sont décrites à un niveau élevé dans ce module. Pas de panique, si vous n’êtes pas un expert en mathématiques ! L’objectif du module est de vous aider à obtenir une intuition concernant le fonctionnement du Machine Learning. Nous allons garder les mathématiques au minimum nécessaire pour comprendre les concepts de base.