Introduction Machine Learning & AutoML

Objectif de la mission

Distinguer les paradigmes ML et détecter l'overfitting via courbes d'apprentissage • Mettre en place une stratégie de validation robuste (cross-validation stratifiée) • Entraîner et évaluer des modèles de classification et régression avec les bonnes métriques • Réaliser du clustering et déterminer le nombre optimal de clusters • Faire du feature engineering et de la sélection sans data leakage • Maîtriser PyCaret et benchmarker l'AutoML contre un pipeline Scikit-learn manuel

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