Prrequis MACHINE LEARNING Python Numpy Mathmatiques

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Lobjectif de ce cour est simple: enseigner en moins dune journe tous les prrequis pour se lancer sans encombres dans le Machine Learning. Au menu, trois piliers: Python, Numpy et Mathmatiques. Python spcifiquement pour le ML et le DL Les 4 fonctions fantastiques de listes indispensables pour gagner du temps. Le List-Slicing en Python naura plus de secrets pour vous (explications + moyens Mnmotechniques + exercices). Advanced List-Slicing (au menu: Step-Slicing, Reverse Slicing, Negative Step Slicing et Slice Insert + Slice Delete). Les List-Comprehension en Python (explications pas pas pour matriser ce concept ultrapratique vie). Multi-Level Indexing (mes raccourcis pour se reprer en plusieurs dimensions). Matrix Multiplication avec les listes (vraiment important quon lexplique en code Python simple afin de bien ancrer le concept et le fonctionnement)Numpy (lengin qui fait tourner Scikit-Learn, Pandas et Matplolib et a inspir Tensorflow (de Google) et Pytorch (de Facebook) Linear Algebra avec Numpy, pourquoi Numpy est plus rapide que Python pur (+ le TP qui vous le prouvera en comparant les performances de vitesse de Numpy et de Python) Broadcasting & Element Wise Operations & Conseils pour optimiser la performance (comprenez: pourquoi Numpy est indispensable au ML en Python). 50 nuances de Numpy Advanced Slicing (faites ce que vous voulez de vos matrices et tenseurs pour ne plus jamais devoir aller sur Stack Overflow pour russir faire ce que vous voulez). Les mystres de Tensor numpy. Sum et les arguments Axis & Keepdims enfin expliqus clairement (et le moyen mnmotechnique pour ne jamais oublier quel est laxe 0 et laxe 1). Numpy Reshape Ninja (domptez la mthode reshape et le fameux -1 qui bloquent tant de dbutantes). Mathmatiques spcifiquement pour dmarrer en Maths et DL Algbre Linaire, Vecteur, Matrice, Tenseur (tous les lments essentiels du ML et du Deep Learning). Normes dun vecteur L1 et L2 (ultra important pour les modles de Rgressions, linaires et logistiques et pour les Rseaux de Neurones) Distance Euclidienne (savoir la calculer ; important pour les KNN et les Systmes de Recommandations). Produit Scalaire (a. k. a. le dot product, connatre la formule et savoir limplmenter. Diffrencier Dimension Numpy et Dimension Mathmatiques (pour que ce point confus devienne clair comme de leau de roche). Multiplication Matricielle (tout pour matriser lopration la plus importante du Deep Learning, expliqu algorithmiquement). Probabilits & Bayes Rules (comprendre la Bayes Rules et savoir la retrouver de tte ; indispensable pour le ML). Comprendre la corrlation (interprter numriquement et visuellement). Fonctions Usuelles (dont exponentielle et logarithme) avec visualisation interactive dune surface en 3D avec Python. Concept de Drives (expliqu simplement, juste ce quil faut pour pouvoir comprendre le Deep Learning et la descente de Gradient). Tout ce quil faut savoir de la loi Normale (Gaussienne). Les Statistiques Descriptives et comment les comprendre intuitivement (indispensable, car on les utilise chaque dbut de projet ML et Data Science en Python). Le but nest pas de faire de vous des expertes en Python, Maths et Numpy. Le but est de vous donner les armes ncessaires pour progresser dans votre carrire en ML sans confusion et sans douter de vous. Aprs ce cours, vous pourrez continuer apprendre les concepts dont vous aurez besoin quand vous les rencontrerez car vous aurez dj acquis les concepts clefs pour dmarrer. Plus besoin de faire 6 semestres de cours de Mathmatiques luniversit, une journe suffit. Plus besoin de bloquer quand on rencontre un message derreur qui parle de shape, de broadcast, de slice ou de dimension. Plus besoin de passer 2 heures trouver comment manipuler votre liste pour obtenir le rsultat que vous voulez. ATTENTION, ce cours parle de Machine Learning et de Deep Learning avec Python mais nest pas un cours de ML ou DL. Egalement bon savoir, ce cours ninclus pas: Eigenvalues & Eigenvectors & SVD ; De mthodologie Machine Learning ou Deep Learning proprement parler ; Ce nest pas un cours PYTHON, vous devez connatre les fondamentaux de Python (listes, boucles, if, fonctions, a minima). Si vous connaissez tout ce que jai list plus haut, ce qui peut tre considr comme les bases des bases, alors je tiens vous dire que vous avez tout ce quil faut pour russir. Ayez confiance en vous! Si des points aiguisent votre curiosit ou vous sont peu ou pas connus, alors ce cours est fait pour vous!