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  • Types de Machine Learning (Supervisé, Non-supervisé, etc.)
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  • Bibliothèques Python essentielles (Numpy, Pandas, Scikit-learn)
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  • Calcul Différentiel et Intégral (concepts clés)
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  • Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering)
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  • Algorithmes de Classification (Logistique, SVM, Arbres de décision...)
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  • Évaluation des modèles supervisés (Accuracy, Précision, Rappel, F1-score, RMSE)
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  • Apprentissage de règles d'association
  • Concepts et cas d'usage
  • Algorithmes principaux
  • Réglage des hyperparamètres (Grid Search, Random Search)
  • Techniques de validation croisée (Cross-Validation)
  • Méthodes d'ensemble (Ensemble Learning: Bagging, Boosting, Stacking)
  • Du Perceptron aux réseaux de neurones multicouches
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