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Nous avons une série Discord "apprendre avec l'IA" en cours, apprenez-en plus et rejoignez-nous sur Learn with AI Series du 18 au 30 septembre 2025. Vous recevrez des astuces et conseils pour utiliser GitHub Copilot pour la science des données.
🌍 Voyagez autour du monde en explorant l'apprentissage automatique à travers les cultures du monde 🌍
Les Cloud Advocates de Microsoft sont heureux de proposer un programme de 12 semaines, 26 leçons, entièrement dédié à l'apprentissage automatique. Dans ce programme, vous apprendrez ce que l'on appelle parfois l'apprentissage automatique classique, utilisant principalement Scikit-learn comme bibliothèque et évitant l'apprentissage profond, qui est couvert dans notre programme AI for Beginners. Associez ces leçons à notre programme Data Science for Beginners également !
Voyagez avec nous autour du monde en appliquant ces techniques classiques à des données provenant de nombreuses régions du globe. Chaque leçon comprend des quiz avant et après la leçon, des instructions écrites pour compléter la leçon, une solution, un devoir, et plus encore. Notre pédagogie basée sur des projets vous permet d'apprendre en construisant, une méthode éprouvée pour que les nouvelles compétences « collent ».
✍️ Un grand merci à nos auteurs Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu et Amy Boyd
🎨 Merci également à nos illustrateurs Tomomi Imura, Dasani Madipalli, et Jen Looper
🙏 Remerciements particuliers 🙏 à nos auteurs, réviseurs et contributeurs étudiants Microsoft, notamment Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, et Snigdha Agarwal
🤩 Une gratitude supplémentaire aux ambassadeurs étudiants Microsoft Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, et Vidushi Gupta pour nos leçons en R !
Suivez ces étapes :
- Forkez le dépôt : Cliquez sur le bouton "Fork" en haut à droite de cette page.
- Clonez le dépôt :
git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
trouvez toutes les ressources supplémentaires pour ce cours dans notre collection Microsoft Learn
🔧 Besoin d'aide ? Consultez notre Guide de dépannage pour des solutions aux problèmes courants d'installation, de configuration et d'exécution des leçons.
Étudiants, pour utiliser ce programme, forkez le dépôt complet sur votre propre compte GitHub et complétez les exercices seul ou en groupe :
- Commencez par un quiz avant la leçon.
- Lisez la leçon et complétez les activités, en faisant des pauses pour réfléchir à chaque vérification des connaissances.
- Essayez de créer les projets en comprenant les leçons plutôt qu'en exécutant le code solution ; cependant ce code est disponible dans les dossiers
/solutionde chaque leçon orientée projet. - Faites le quiz après la leçon.
- Réalisez le défi.
- Complétez le devoir.
- Après avoir terminé un groupe de leçons, visitez le Forum de discussion et « apprenez à voix haute » en remplissant la grille PAT appropriée. Un 'PAT' est un outil d'évaluation des progrès que vous remplissez pour approfondir votre apprentissage. Vous pouvez aussi réagir aux autres PAT pour apprendre ensemble.
Pour aller plus loin, nous recommandons de suivre ces modules et parcours d'apprentissage Microsoft Learn.
Enseignants, nous avons inclus quelques suggestions sur la façon d'utiliser ce programme.
Certaines leçons sont disponibles en vidéo courte. Vous pouvez toutes les trouver intégrées dans les leçons, ou sur la playlist ML for Beginners sur la chaîne YouTube Microsoft Developer en cliquant sur l'image ci-dessous.
Gif par Mohit Jaisal
🎥 Cliquez sur l'image ci-dessus pour une vidéo sur le projet et les personnes qui l'ont créé !
Nous avons choisi deux principes pédagogiques lors de la création de ce programme : garantir qu'il soit pratique et basé sur des projets et qu'il inclue des quiz fréquents. De plus, ce programme a un thème commun pour lui donner de la cohésion.
En assurant que le contenu s'aligne avec des projets, le processus devient plus engageant pour les étudiants et la rétention des concepts est augmentée. De plus, un quiz à faible enjeu avant un cours fixe l'intention de l'étudiant d'apprendre un sujet, tandis qu'un second quiz après le cours assure une meilleure rétention. Ce programme a été conçu pour être flexible et amusant et peut être suivi en totalité ou en partie. Les projets commencent petits et deviennent de plus en plus complexes à la fin du cycle de 12 semaines. Ce programme inclut également un post-scriptum sur les applications réelles de l'apprentissage automatique, qui peut être utilisé comme crédit supplémentaire ou comme base de discussion.
Retrouvez notre Code de conduite, Contribuer, Traduction, et Dépannage. Vos retours constructifs sont les bienvenus !
- sketchnote optionnel
- vidéo complémentaire optionnelle
- vidéo explicative (certaines leçons seulement)
- quiz d'échauffement avant la leçon
- leçon écrite
- pour les leçons basées sur des projets, guides étape par étape pour construire le projet
- vérifications des connaissances
- un défi
- lecture complémentaire
- devoir
- quiz après la leçon
Une note sur les langues : Ces leçons sont principalement écrites en Python, mais beaucoup sont aussi disponibles en R. Pour compléter une leçon en R, allez dans le dossier
/solutionet cherchez les leçons en R. Elles incluent une extension .rmd qui représente un fichier R Markdown qui peut être simplement défini comme une intégration deblocs de code(en R ou autres langages) et unen-tête YAML(qui guide la mise en forme des sorties comme PDF) dans undocument Markdown. En tant que tel, il sert de cadre d'écriture exemplaire pour la science des données puisqu'il vous permet de combiner votre code, sa sortie, et vos réflexions en les écrivant en Markdown. De plus, les documents R Markdown peuvent être rendus dans des formats de sortie tels que PDF, HTML ou Word.
Une note sur les quiz : Tous les quiz sont contenus dans le dossier Quiz App, pour un total de 52 quiz de trois questions chacun. Ils sont liés depuis les leçons mais l'application quiz peut être exécutée localement ; suivez les instructions dans le dossier
quiz-apppour héberger localement ou déployer sur Azure.
| Numéro de leçon | Sujet | Regroupement des leçons | Objectifs d'apprentissage | Leçon liée | Auteur |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Introduction à l'apprentissage automatique | Introduction | Apprenez les concepts de base derrière l'apprentissage automatique | Lesson | Muhammad |
| 02 | L'histoire de l'apprentissage automatique | Introduction | Découvrez l'histoire sous-jacente à ce domaine | Lesson | Jen and Amy |
| 03 | Équité et apprentissage automatique | Introduction | Quels sont les enjeux philosophiques importants autour de l'équité que les étudiants doivent considérer lors de la construction et de l'application de modèles ML ? | Lesson | Tomomi |
| 04 | Techniques pour l'apprentissage automatique | Introduction | Quelles techniques les chercheurs en ML utilisent-ils pour construire des modèles ML ? | Lesson | Chris and Jen |
| 05 | Introduction à la régression | Regression | Commencez avec Python et Scikit-learn pour les modèles de régression | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
| 06 | Prix des citrouilles en Amérique du Nord 🎃 | Regression | Visualisez et nettoyez les données en préparation pour le ML | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
| 07 | Prix des citrouilles en Amérique du Nord 🎃 | Regression | Construisez des modèles de régression linéaire et polynomiale | Python • R | Jen and Dmitry • Eric Wanjau |
| 08 | Prix des citrouilles en Amérique du Nord 🎃 | Regression | Construisez un modèle de régression logistique | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
| 09 | Une application web 🔌 | Web App | Construisez une application web pour utiliser votre modèle entraîné | Python | Jen |
| 10 | Introduction à la classification | Classification | Nettoyez, préparez et visualisez vos données ; introduction à la classification | Python • R | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
| 11 | Délicieuses cuisines asiatiques et indiennes 🍜 | Classification | Introduction aux classificateurs | Python • R | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
| 12 | Délicieuses cuisines asiatiques et indiennes 🍜 | Classification | Plus de classificateurs | Python • R | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
| 13 | Délicieuses cuisines asiatiques et indiennes 🍜 | Classification | Construisez une application web de recommandation en utilisant votre modèle | Python | Jen |
| 14 | Introduction au clustering | Clustering | Nettoyez, préparez et visualisez vos données ; introduction au clustering | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
| 15 | Exploration des goûts musicaux nigérians 🎧 | Clustering | Explorez la méthode de clustering K-Means | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
| 16 | Introduction au traitement du langage naturel ☕️ | Natural language processing | Apprenez les bases du NLP en construisant un bot simple | Python | Stephen |
| 17 | Tâches courantes en NLP ☕️ | Natural language processing | Approfondissez vos connaissances en NLP en comprenant les tâches courantes requises lors du traitement des structures linguistiques | Python | Stephen |
| 18 | Traduction et analyse de sentiment |
Natural language processing | Traduction et analyse de sentiment avec Jane Austen | Python | Stephen |
| 19 | Hôtels romantiques d'Europe |
Natural language processing | Analyse de sentiment avec des avis d'hôtels 1 | Python | Stephen |
| 20 | Hôtels romantiques d'Europe |
Natural language processing | Analyse de sentiment avec des avis d'hôtels 2 | Python | Stephen |
| 21 | Introduction à la prévision des séries temporelles | Time series | Introduction à la prévision des séries temporelles | Python | Francesca |
| 22 | ⚡️ Consommation électrique mondiale ⚡️ - prévision des séries temporelles avec ARIMA | Time series | Prévision des séries temporelles avec ARIMA | Python | Francesca |
| 23 | ⚡️ Consommation électrique mondiale ⚡️ - prévision des séries temporelles avec SVR | Time series | Prévision des séries temporelles avec Support Vector Regressor | Python | Anirban |
| 24 | Introduction à l'apprentissage par renforcement | Reinforcement learning | Introduction à l'apprentissage par renforcement avec Q-Learning | Python | Dmitry |
| 25 | Aidez Peter à éviter le loup ! 🐺 | Reinforcement learning | Gym d'apprentissage par renforcement | Python | Dmitry |
| Postscript | Scénarios et applications ML dans le monde réel | ML in the Wild | Applications intéressantes et révélatrices du ML classique | Lesson | Team |
| Postscript | Débogage de modèles ML avec le tableau de bord RAI | ML in the Wild | Débogage de modèles en apprentissage automatique avec les composants du tableau de bord Responsible AI | Lesson | Ruth Yakubu |
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Vous pouvez consulter cette documentation hors ligne en utilisant Docsify. Forkez ce dépôt, installez Docsify sur votre machine locale, puis dans le dossier racine de ce dépôt, tapez docsify serve. Le site sera servi sur le port 3000 de votre localhost : localhost:3000.
Trouvez un pdf du programme avec des liens ici.
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