𝙈𝙖𝙘𝙝𝙞𝙣𝙚 𝙇𝙚𝙖𝙧𝙣𝙞𝙣𝙜 : 𝙇𝙚𝙨 𝙗𝙖𝙨𝙚𝙨 𝙢𝙖𝙩𝙝𝙚́𝙢𝙖𝙩𝙞𝙦𝙪𝙚𝙨 𝙦𝙪𝙚 𝙩𝙤𝙪𝙩 𝙙𝙖𝙩𝙖 𝙖𝙣𝙖𝙡𝙮𝙨𝙩 𝙙𝙤𝙞𝙩 𝙢𝙖𝙞̂𝙩𝙧𝙞𝙨𝙚𝙧

Le 𝙈𝙖𝙘𝙝𝙞𝙣𝙚 𝙇𝙚𝙖𝙧𝙣𝙞𝙣𝙜 ne repose pas sur la magie, mais sur des fondations mathématiques solides.

Pour 𝙘𝙤𝙢𝙥𝙧𝙚𝙣𝙙𝙧𝙚, 𝙘𝙤𝙣𝙨𝙩𝙧𝙪𝙞𝙧 𝙚𝙩 𝙞𝙣𝙩𝙚𝙧𝙥𝙧𝙚́𝙩𝙚𝙧 les modèles, il faut maîtriser :

𝘼𝙡𝙜𝙚̀𝙗𝙧𝙚 𝙡𝙞𝙣𝙚́𝙖𝙞𝙧𝙚 → vecteurs, matrices, distances

𝙋𝙧𝙤𝙗𝙖𝙗𝙞𝙡𝙞𝙩𝙚́𝙨 → incertitude, lois, probabilités conditionnelles

𝙎𝙩𝙖𝙩𝙞𝙨𝙩𝙞𝙦𝙪𝙚𝙨 → estimation, inférence, validation des modèles

𝘾𝙖𝙡𝙘𝙪𝙡 𝙙𝙞𝙛𝙛𝙚́𝙧𝙚𝙣𝙩𝙞𝙚𝙡 → optimisation, gradients, fonctions de coût

𝙂𝙧𝙖𝙥𝙝𝙚𝙨 & 𝙫𝙞𝙨𝙪𝙖𝙡𝙞𝙨𝙖𝙩𝙞𝙤𝙣 → comprendre et expliquer les données

𝙈𝙖𝙞̂𝙩𝙧𝙞𝙨𝙚𝙧 𝙘𝙚𝙨 𝙥𝙞𝙡𝙞𝙚𝙧𝙨, c’est passer de l’utilisation aveugle des algorithmes à une analyse intelligente et crédible.

𝙇𝙚 𝙙𝙖𝙩𝙖 𝙨𝙘𝙞𝙚𝙣𝙩𝙞𝙨𝙩 𝙦𝙪𝙞 𝙘𝙤𝙢𝙥𝙧𝙚𝙣𝙙 𝙡𝙚𝙨 𝙢𝙖𝙩𝙝𝙨 𝙘𝙤𝙢𝙥𝙧𝙚𝙣𝙙 𝙡𝙚𝙨 𝙧𝙚́𝙨𝙪𝙡𝙩𝙖𝙩𝙨.

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