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Appliquée Machine Learning
Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique appliqué, en se concentrant sur l'apprentissage à partir de données. Les sujets abordés comprennent la collecte de données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles et les mesures d'évaluation du rendement comme la précision, le rappel et le score F1. L'instructeur souligne l'importance de la sélection des caractéristiques, de l'accordage des modèles et du compromis entre le biais et la variance dans les modèles d'apprentissage automatique.