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Présentation du cours
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Présentation du machine learning
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Apprentissage supervisé: régression linéaire
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Travaux dirigés 1
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Sur-apprentissage et régularisation
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Travaux dirigés 2
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Sélection de modèle et évaluation
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Optimisation d’hyperparamètres
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Travaux dirigés 3
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Apprentissage supervisé: classification
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Travaux dirigés 4
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Réduction de dimension
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Apprentissage supervisé: méthodes à noyaux
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Travaux dirigés 5
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Apprentissage non-supervisé: clustering
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Travaux dirigés 6
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Projet guidé
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Projets non-guidés
2 - Evaluer votre projet ML avec DeepFix
Dans tout projet d'IA, la qualité de la préparation des données est essentielle. Une anomalie non détectée peut fausser le modèle, même le plus performant.
DeepFix est l'outil de diagnostic intelligent conçu pour transformer cette contrainte en atout. Il permet de :
Diagnostiquer la préparation des données : Identifier automatiquement les anomalies, incohérences (valeurs aberrantes, doublons, erreurs de type, etc.) et visualiser les problèmes pour suggérer des corrections.
Trouver des failles cachées dans le modèle entraîné : Détecter les biais subtils ou les zones de vulnérabilité où le modèle risque d'échouer en production, garantissant ainsi sa robustesse.
En intégrant DeepFix, vous réduisez les risques d'erreurs en amont et améliorez la fiabilité de vos résultats en validant correctement votre modèle.
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