Introduction à l'apprentissage automatique

Dirigeant, responsable, salarié ou étudiant qui démarre sans coder — Je sais dire ce qu'une machine peut apprendre de mes données, et ce qu'elle ne peut pas.

Niveau 1 — sans code

On vous répète que l'apprentissage automatique pourrait aider votre entreprise ou votre service, et vous voulez juger cette promesse vous-même avant de dépenser. Vous ne codez pas, et ce n'est pas nécessaire.

Ce que vous saurez faire

• Expliquer simplement comment un modèle apprend à partir d'exemples plutôt que de règles
• Distinguer un problème de prédiction, un problème de regroupement et une tâche qu'aucun modèle ne doit traiter
• Regarder vos propres registres et dire s’ils pourraient entraîner quelque chose d’utile
• Entraîner vous-même un petit classificateur avec Teachable Machine et lire ses erreurs
• Lire un taux de précision honnêtement, repérer un jeu de données biaisé et refuser un mauvais modèle
• Rédiger une note d’une page exploitable par un développeur ou un prestataire

Modules

• ML1 — Ce que veut dire apprendre à partir de données — Règles contre exemples, et le vocabulaire pour suivre toute conversation ultérieure.
• ML2 — Les trois types de problèmes — Prédiction, regroupement, et la catégorie qu’aucun modèle ne doit toucher.
• ML3 — Vos propres données — Regarder honnêtement les registres que vous tenez déjà et juger s'ils peuvent entraîner quoi que ce soit.
• ML4 — Entraînez-en un vous-même — Un vrai classificateur, entraîné dans le navigateur, avec ses erreurs lues à voix haute.
• ML5 — Juger un modèle honnêtement — Précision, biais et les questions à poser à un prestataire avant de payer.
• ML6 — Décider et cadrer — Transformer tout cela en une décision et une page.

Projet final

Une note honnête sur l'apprentissage automatique — Prenez un problème réel de votre entreprise, de votre service ou de votre établissement. Décrivez les données dont vous disposez réellement, entraînez un classificateur de démonstration dans Teachable Machine, lisez ses erreurs, puis rédigez la note d'une page qui dit si un modèle vaut la peine d'être construit — y compris la réponse « non, utilisez une règle ».

Ce que vous obtenez

• Un modèle de démonstration entraîné et une lecture écrite de ses erreurs
• Une note d'une page sur l'apprentissage automatique pour votre propre structure
• Certificat LES Institute — Introduction à l'apprentissage automatique

Prérequis

• Lire et écrire en français ou en anglais
• Un téléphone ou un ordinateur avec un navigateur
• Quelques registres de votre activité : ventes, stock, présences, demandes