@ -111,7 +111,7 @@ We have chosen two pedagogical tenets while building this curriculum: ensuring t
By ensuring that the content aligns with projects, the process is made more engaging for students and retention of concepts will be augmented. In addition, a low-stakes quiz before a class sets the intention of the student towards learning a topic, while a second quiz after class ensures further retention. This curriculum was designed to be flexible and fun and can be taken in whole or in part. The projects start small and become increasingly complex by the end of the 12-week cycle. This curriculum also includes a postscript on real-world applications of ML, which can be used as extra credit or as a basis for discussion.
By ensuring that the content aligns with projects, the process is made more engaging for students and retention of concepts will be augmented. In addition, a low-stakes quiz before a class sets the intention of the student towards learning a topic, while a second quiz after class ensures further retention. This curriculum was designed to be flexible and fun and can be taken in whole or in part. The projects start small and become increasingly complex by the end of the 12-week cycle. This curriculum also includes a postscript on real-world applications of ML, which can be used as extra credit or as a basis for discussion.
> Find our [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md), and [Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md) guidelines. We welcome your constructive feedback!
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## Each lesson includes
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@ -126,8 +126,8 @@ By ensuring that the content aligns with projects, the process is made more enga
> **A note about languages**: These lessons are primarily written in Python, but many are also available in R. To complete an R lesson, go to the `/solution` folder and look for R lessons. They include an .rmd extension that represents an **R Markdown** file which can be simply defined as an embedding of `code chunks` (of R or other languages) and a `YAML header` (that guides how to format outputs such as PDF) in a `Markdown document`. As such, it serves as an exemplary authoring framework for data science since it allows you to combine your code, its output, and your thoughts by allowing you to write them down in Markdown. Moreover, R Markdown documents can be rendered to output formats such as PDF, HTML, or Word.
> **A note about languages**: These lessons are primarily written in Python, but many are also available in R. To complete an R lesson, go to the `/solution` folder and look for R lessons. They include an .rmd extension that represents an **R Markdown** file which can be simply defined as an embedding of `code chunks` (of R or other languages) and a `YAML header` (that guides how to format outputs such as PDF) in a `Markdown document`. As such, it serves as an exemplary authoring framework for data science since it allows you to combine your code, its output, and your thoughts by allowing you to write them down in Markdown. Moreover, R Markdown documents can be rendered to output formats such as PDF, HTML, or Word.
> **A note about quizzes**: All quizzes are contained in [Quiz App folder](../../quiz-app), for 52 total quizzes of three questions each. They are linked from within the lessons but the quiz app can be run locally; follow the instruction in the `quiz-app` folder to locally host or deploy to Azure.
> **A note about quizzes**: All quizzes are contained in [Quiz App folder](../../quiz-app), for 52 total quizzes of three questions each. They are linked from within the lessons but the quiz app can be run locally; follow the instruction in the `quiz-app` folder to locally host or deploy to Azure.
@ -191,6 +191,7 @@ Our team produces other courses! Check out:
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### Generative AI Series
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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**Disclaimer**:
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### 🌐 Soporte Multilingüe
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> **Bash / macOS / Linux:**
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Tenemos una serie en Discord para aprender con IA, aprende más y únete en [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) del 18 al 30 de septiembre de 2025. Recibirás consejos y trucos para usar GitHub Copilot en Ciencia de Datos.
Tenemos una serie en Discord de aprender con IA en curso, aprende más y únete en [Serie Aprende con IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) del 18 al 30 de septiembre de 2025. Obtendrás consejos y trucos para usar GitHub Copilot para ciencia de datos.
# Aprendizaje Automático para Principiantes - Un Currículum
# Aprendizaje Automático para Principiantes - Un Currículo
> 🌍 Viaja por el mundo mientras exploramos el Aprendizaje Automático a través de las culturas del mundo 🌍
> 🌍 Viaja alrededor del mundo mientras exploramos el Aprendizaje Automático a través de culturas mundiales 🌍
Los Cloud Advocates de Microsoft se complacen en ofrecer un currículum de 12 semanas, con 26 lecciones, todo sobre **Aprendizaje Automático**. En este currículum, aprenderás lo que a veces se denomina **aprendizaje automático clásico**, usando principalmente Scikit-learn como biblioteca y evitando el aprendizaje profundo, que se cubre en nuestro [currículo de AI para Principiantes](https://aka.ms/ai4beginners). También combina estas lecciones con nuestro ['currículo de Ciencia de Datos para Principiantes'](https://aka.ms/ds4beginners).
Los Cloud Advocates de Microsoft se complacen en ofrecer un currículo de 12 semanas, 26 lecciones, todo sobre **Aprendizaje Automático**. En este currículo, aprenderás sobre lo que a veces se llama **aprendizaje automático clásico**, usando principalmente Scikit-learn como biblioteca y evitando el aprendizaje profundo, que se cubre en nuestro [currículo AI para principiantes](https://aka.ms/ai4beginners). ¡Combina estas lecciones con nuestro [currículo Ciencia de Datos para Principiantes](https://aka.ms/ds4beginners) también!
Viaja con nosotros por todo el mundo mientras aplicamos estas técnicas clásicas a datos de diversas regiones. Cada lección incluye cuestionarios antes y después de la lección, instrucciones escritas para completarla, una solución, una tarea y más. Nuestra pedagogía basada en proyectos te permite aprender mientras construyes, una forma probada para que las nuevas habilidades perduren.
Viaja con nosotros alrededor del mundo mientras aplicamos estas técnicas clásicas a datos de muchas áreas del mundo. Cada lección incluye pruebas previas y posteriores, instrucciones escritas para completar la lección, una solución, una tarea y más. Nuestra pedagogía basada en proyectos permite aprender construyendo, una manera probada de que las nuevas habilidades 'se fijen'.
**✍️ Muchas gracias a nuestros autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu y Amy Boyd
**✍️ Muchas gracias a nuestros autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu y Amy Boyd
**🎨 También agradecemos a nuestros ilustradores** Tomomi Imura, Dasani Madipalli y Jen Looper
**🎨 También gracias a nuestros ilustradores** Tomomi Imura, Dasani Madipalli y Jen Looper
**🙏 Agradecimientos especiales 🙏 a nuestros autores, revisores y colaboradores de contenido Microsoft Student Ambassadors**, en particular Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila y Snigdha Agarwal
**🙏 Agradecimiento especial 🙏 a nuestros autores, revisores y colaboradores Microsoft Student Ambassador**, especialmente Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila y Snigdha Agarwal
**🤩 Extra gratitud a los Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi y Vidushi Gupta por nuestras lecciones de R!**
**🤩 Gratitud extra a los Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi y Vidushi Gupta por nuestras lecciones en R!**
# Comenzando
# Comenzando
@ -68,112 +68,112 @@ Sigue estos pasos:
> [encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección de Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
> [encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección de Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
> 🔧 **¿Necesitas ayuda?** Consulta nuestra [Guía de Solución de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para resolver problemas comunes con la instalación, configuración y ejecución de las lecciones.
> 🔧 **¿Necesitas ayuda?** Revisa nuestra [Guía de solución de problemas](TROUBLESHOOTING.md) para encontrar soluciones a problemas comunes con la instalación, configuración y ejecución de lecciones.
**[Estudiantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currículum, realiza un fork completo del repositorio a tu cuenta de GitHub y completa los ejercicios solo o en grupo:
**[Estudiantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currículo, haz un fork de todo el repositorio a tu propia cuenta de GitHub y completa los ejercicios por tu cuenta o en grupo:
- Comienza con el cuestionario previo a la lección.
- Comienza con un cuestionario previo a la lección.
- Lee la lección y completa las actividades, deteniéndote y reflexionando en cada comprobación de conocimiento.
- Lee la lección y realiza las actividades, pausando y reflexionando en cada verificación de conocimiento.
- Intenta crear los proyectos comprendiendo las lecciones en lugar de ejecutar el código solución; sin embargo, dicho código está disponible en las carpetas `/solution` en cada lección orientada a proyectos.
- Intenta crear los proyectos comprendiendo las lecciones en lugar de ejecutar el código solución; sin embargo, ese código está disponible en las carpetas `/solution`de cada lección orientada a proyectos.
- Realiza el cuestionario posterior a la lección.
- Realiza el cuestionario posterior a la lección.
- Completa el desafío.
- Completa el desafío.
- Completa la tarea.
- Completa la tarea.
- Después de completar un grupo de lecciones, visita el [Foro de Discusión](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) y "aprende en voz alta" llenando la rúbrica PAT correspondiente. Un 'PAT' es una Herramienta de Evaluación de Progreso que completas para avanzar en tu aprendizaje. También puedes reaccionar a otros PAT para que aprendamos juntos.
- Después de completar un grupo de lecciones, visita el [Foro de Discusión](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) y "aprende en voz alta" llenando la rúbrica PAT correspondiente. Un 'PAT' es una herramienta de evaluación de progreso que completas para avanzar en tu aprendizaje. También puedes reaccionar a otros PATs para aprender juntos.
> Para mayor estudio, recomendamos seguir estos módulos y rutas de aprendizaje de [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
> Para estudios adicionales, recomendamos seguir estos módulos y rutas de aprendizaje de [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
**Profesores**, hemos [incluido algunas sugerencias](for-teachers.md) sobre cómo usar este currículum.
**Profesores**, hemos [incluido algunas sugerencias](for-teachers.md) sobre cómo usar este currículo.
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## Videos explicativos
## Videos explicativos
Algunas lecciones están disponibles en formato de video corto. Puedes encontrar todos estos videos integrados en línea en las lecciones, o en la [lista de reproducción ML for Beginners en el canal de Microsoft Developer en YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) haciendo clic en la imagen a continuación.
Algunas de las lecciones están disponibles en formato video corto. Puedes encontrar todos estos videos incrustados en las lecciones o en la [lista de reproducción ML para Principiantes en el canal de YouTube de Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) haciendo clic en la imagen abajo.
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
> 🎥 ¡Haz clic en la imagen de arriba para ver un video sobre el proyecto y las personas que lo crearon!
> 🎥 ¡Haz clic en la imagen arriba para un video sobre el proyecto y las personas que lo crearon!
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## Pedagogía
## Pedagogía
Hemos elegido dos principios pedagógicos al construir este currículum: asegurar que sea práctico y **basado en proyectos** y que incluya **cuestionarios frecuentes**. Además, este currículum tiene un **tema común** que le da cohesión.
Hemos elegido dos principios pedagógicos al construir este currículo: asegurar que sea **práctico y basado en proyectos** y que incluya **cuestionarios frecuentes**. Además, este currículo tiene un **tema común** para darle cohesión.
Al asegurar que el contenido esté alineado con proyectos, el proceso es más atractivo para los estudiantes y la retención de conceptos se incrementa. Además, un cuestionario de bajo riesgo antes de la clase establece la intención del estudiante hacia el aprendizaje de un tema, mientras que un segundo cuestionario posterior a la clase asegura una retención adicional. Este currículum fue diseñado para ser flexible y divertido y puede tomarse completo o por partes. Los proyectos comienzan pequeños y se vuelven cada vez más complejos al final del ciclo de 12 semanas. Este currículum también incluye un posfacio sobre aplicaciones reales del ML, que puede utilizarse como crédito adicional o como base para discusión.
Al garantizar que el contenido esté alineado con proyectos, el proceso se vuelve más atractivo para los estudiantes y se aumenta la retención de conceptos. Además, un cuestionario de bajo impacto antes de la clase establece la intención del estudiante hacia el aprendizaje de un tema, mientras que un segundo cuestionario después de la clase asegura una retención adicional. Este currículo fue diseñado para ser flexible y divertido, y puede tomarse en su totalidad o por partes. Los proyectos comienzan pequeños y se vuelven cada vez más complejos al finalizar el ciclo de 12 semanas. Este currículo también incluye un posfacio sobre aplicaciones reales del ML, que puede usarse como crédito extra o como base para discusión.
> Encuentra nuestras guías de [Código de Conducta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuciones](CONTRIBUTING.md), [Traducción](TRANSLATIONS.md) y [Solución de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). ¡Esperamos tus comentarios constructivos!
> Encuentra nuestro [Código de Conducta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuciones](CONTRIBUTING.md), [Traducciones](..), y guías de [Solución de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). ¡Agradecemos tus comentarios constructivos!
## Cada lección incluye
## Cada lección incluye
- sketchnote opcional
- sketchnote opcional
- video suplementario opcional
- video suplementario opcional
- video explicativo (solo en algunas lecciones)
- video explicativo (solo algunas lecciones)
- [cuestionario previo a la lección](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
- [cuestionario de calentamiento previo a la lección](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
- lección escrita
- lección escrita
- para lecciones basadas en proyectos, guías paso a paso para construir el proyecto
- para lecciones basadas en proyectos, guías paso a paso para construir el proyecto
- comprobaciones de conocimiento
- verificaciones de conocimiento
- un desafío
- un desafío
- lectura suplementaria
- lecturas complementarias
- tarea
- tarea
- [cuestionario posterior a la lección](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
- [cuestionario posterior a la lección](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
> **Una nota sobre los idiomas**: Estas lecciones están escritas principalmente en Python, pero muchas también están disponibles en R. Para completar una lección en R, vaya a la carpeta `/solution` y busque las lecciones en R. Incluyen una extensión .rmd que representa un archivo de **R Markdown**, que se puede definir simplemente como una incrustación de `fragmentos de código` (de R u otros idiomas) y un `encabezado YAML` (que guía cómo formatear salidas como PDF) en un `documento Markdown`. Como tal, sirve como un marco ejemplar de autoría para ciencia de datos, ya que permite combinar su código, su salida y sus pensamientos permitiéndole escribirlos en Markdown. Además, los documentos R Markdown pueden representarse en formatos de salida como PDF, HTML o Word.
> **Una nota sobre los idiomas**: Estas lecciones están escritas principalmente en Python, pero muchas también están disponibles en R. Para completar una lección en R, visita la carpeta `/solution` y busca las lecciones en R. Incluyen una extensión .rmd que representa un archivo **R Markdown**, que puede definirse simplemente como una integración de `fragmentos de código` (de R u otros lenguajes) y un `encabezado YAML` (que guía cómo formatear salidas como PDF) en un `documento Markdown`. Como tal, sirve como un marco ejemplar para autoría en ciencia de datos ya que te permite combinar tu código, su salida y tus pensamientos escribiéndolos en Markdown. Además, los documentos R Markdown pueden exportarse a formatos como PDF, HTML o Word.
> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios se encuentran en la [carpeta de la aplicación de cuestionarios](../../quiz-app), con un total de 52 cuestionarios de tres preguntas cada uno. Están vinculados desde dentro de las lecciones, pero la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente; siga las instrucciones en la carpeta `quiz-app` para alojar localmente o desplegar en Azure.
> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la [carpeta Quiz App](../../quiz-app), con un total de 52 cuestionarios de tres preguntas cada uno. Se enlazan desde dentro de las lecciones, pero la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente; siga las instrucciones en la carpeta `quiz-app` para alojarla localmente o desplegarla en Azure.
| Número de lección | Tema | Agrupación de lección | Objetivos de aprendizaje | Lección vinculada | Autor |
| Número de lección | Tema | Agrupación de lecciones | Objetivos de aprendizaje | Lección enlazada | Autor |
| 01 | Introducción al aprendizaje automático | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Aprender los conceptos básicos del aprendizaje automático | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
| 01 | Introducción al aprendizaje automático | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Aprender los conceptos básicos detrás del aprendizaje automático | [Lección](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
| 02 | La historia del aprendizaje automático | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Aprender la historia subyacente de este campo | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen y Amy |
| 02 | La historia del aprendizaje automático | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Aprender la historia subyacente en este campo | [Lección](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen y Amy |
| 03 | Equidad y aprendizaje automático | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ¿Cuáles son las cuestiones filosóficas importantes sobre la equidad que los estudiantes deben considerar al construir y aplicar modelos de ML? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
| 03 | Justicia y aprendizaje automático | [Introducción](1-Introduction/README.md) | ¿Cuáles son los importantes temas filosóficos sobre la justicia que los estudiantes deben considerar al construir y aplicar modelos de ML? | [Lección](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
| 04 | Técnicas para el aprendizaje automático | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ¿Qué técnicas usan los investigadores de ML para construir modelos de ML? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris y Jen |
| 04 | Técnicas para aprendizaje automático | [Introducción](1-Introduction/README.md) | ¿Qué técnicas usan los investigadores de ML para construir modelos de ML? | [Lección](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris y Jen |
| 05 | Introducción a la regresión | [Regression](2-Regression/README.md) | Comenzar con Python y Scikit-learn para modelos de regresión | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 05 | Introducción a la regresión | [Regresión](2-Regression/README.md) | Comenzar con Python y Scikit-learn para modelos de regresión | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 06 | Precios de calabazas en Norteamérica 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Visualizar y limpiar datos en preparación para ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 06 | Precios de calabazas en Norteamérica 🎃 | [Regresión](2-Regression/README.md) | Visualizar y limpiar datos en preparación para ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 07 | Precios de calabazas en Norteamérica 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Construir modelos de regresión lineal y polinómica | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen y Dmitry • Eric Wanjau |
| 07 | Precios de calabazas en Norteamérica 🎃 | [Regresión](2-Regression/README.md) | Construir modelos de regresión lineal y polinómica | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen y Dmitry • Eric Wanjau |
| 08 | Precios de calabazas en Norteamérica 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Construir un modelo de regresión logística | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 08 | Precios de calabazas en Norteamérica 🎃 | [Regresión](2-Regression/README.md) | Construir un modelo de regresión logística | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 09 | Una aplicación web 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Construir una aplicación web para usar tu modelo entrenado | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
| 09 | Una aplicación web 🔌 | [Aplicación Web](3-Web-App/README.md) | Construir una aplicación web para usar tu modelo entrenado | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
| 10 | Introducción a la clasificación | [Classification](4-Classification/README.md) | Limpiar, preparar y visualizar tus datos; introducción a la clasificación | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen y Cassie • Eric Wanjau |
| 10 | Introducción a la clasificación | [Clasificación](4-Classification/README.md) | Limpiar, preparar y visualizar tus datos; introducción a la clasificación | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen y Cassie • Eric Wanjau |
| 11 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Introducción a los clasificadores | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen y Cassie • Eric Wanjau |
| 11 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Clasificación](4-Classification/README.md) | Introducción a los clasificadores | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen y Cassie • Eric Wanjau |
| 12 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Más clasificadores | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen y Cassie • Eric Wanjau |
| 12 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Clasificación](4-Classification/README.md) | Más clasificadores | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen y Cassie • Eric Wanjau |
| 13 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Construir una aplicación web de recomendación usando tu modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
| 13 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Clasificación](4-Classification/README.md) | Construir una aplicación web recomendadora usando tu modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
| 14 | Introducción al clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Limpiar, preparar y visualizar tus datos; Introducción al clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 14 | Introducción a la agrupación | [Agrupación](5-Clustering/README.md) | Limpiar, preparar y visualizar tus datos; introducción a la agrupación | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 15 | Explorando gustos musicales nigerianos 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explorar el método de clustering K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 15 | Explorando gustos musicales nigerianos 🎧 | [Agrupación](5-Clustering/README.md) | Explorar el método de agrupación K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 16 | Introducción al procesamiento del lenguaje natural ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Aprender lo básico sobre PLN construyendo un bot simple | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
| 16 | Introducción al procesamiento del lenguaje natural ☕️ | [Procesamiento del lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Aprende lo básico sobre PLN construyendo un bot simple | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
| 17 | Tareas comunes de PLN ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Profundizar tus conocimientos en PLN entendiendo tareas comunes requeridas al tratar con estructuras de lenguaje | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
| 17 | Tareas comunes en PLN ☕️ | [Procesamiento del lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Profundiza tus conocimientos en PLN entendiendo las tareas comunes que se requieren al trabajar con estructuras de lenguaje | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
| 18 | Traducción y análisis de sentimientos ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Traducción y análisis de sentimientos con Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
| 18 | Traducción y análisis de sentimiento ♥️ | [Procesamiento del lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Traducción y análisis de sentimiento con Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
| 19 | Hoteles románticos de Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Análisis de sentimientos con reseñas de hoteles 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
| 19 | Hoteles románticos de Europa ♥️ | [Procesamiento del lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Análisis de sentimiento con reseñas de hoteles 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
| 20 | Hoteles románticos de Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Análisis de sentimientos con reseñas de hoteles 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
| 20 | Hoteles románticos de Europa ♥️ | [Procesamiento del lenguaje natural](6-NLP/README.md) | Análisis de sentimiento con reseñas de hoteles 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
| 21 | Introducción a la predicción de series temporales | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Introducción a la predicción de series temporales | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
| 21 | Introducción a la predicción de series temporales | [Series temporales](7-TimeSeries/README.md) | Introducción a la predicción de series temporales | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
| 22 | ⚡️ Uso mundial de energía ⚡️ - predicción de series temporales con ARIMA | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Predicción de series temporales con ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
| 22 | ⚡️ Uso mundial de energía ⚡️ - predicción de series temporales con ARIMA | [Series temporales](7-TimeSeries/README.md) | Predicción de series temporales con ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
| 23 | ⚡️ Uso mundial de energía ⚡️ - predicción de series temporales con SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Predicción de series temporales con regresor de vectores de soporte | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
| 23 | ⚡️ Uso mundial de energía ⚡️ - predicción de series temporales con SVR | [Series temporales](7-TimeSeries/README.md) | Predicción de series temporales con regresor de vectores de soporte | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
| 24 | Introducción al aprendizaje por refuerzo | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introducción al aprendizaje por refuerzo con Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
| 24 | Introducción al aprendizaje por refuerzo | [Aprendizaje por refuerzo](8-Reinforcement/README.md) | Introducción al aprendizaje por refuerzo con Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
| 25 | ¡Ayuda a Peter a evitar al lobo! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Aprendizaje por refuerzo Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
| 25 | ¡Ayuda a Peter a evitar al lobo! 🐺 | [Aprendizaje por refuerzo](8-Reinforcement/README.md) | Aprendizaje por refuerzo con Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
| Posdata | Escenarios y aplicaciones de ML en el mundo real | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Aplicaciones interesantes y reveladoras en el mundo real del ML clásico | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipo |
| Post script | Escenarios y aplicaciones de ML en el mundo real | [ML en el mundo real](9-Real-World/README.md) | Aplicaciones reales interesantes y reveladoras del aprendizaje automático clásico | [Lección](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipo |
| Posdata | Depuración de modelos en ML usando el panel de control RAI | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Depuración de modelos en Aprendizaje Automático usando componentes del panel de control Responsible AI | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
| Post script | Depuración de modelos de ML usando el tablero RAI | [ML en el mundo real](9-Real-World/README.md) | Depuración de modelos de aprendizaje automático usando componentes del tablero Responsible AI | [Lección](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
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## Acceso sin conexión
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## PDFs
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### Serie Copilot
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Si te quedas atascado o tienes alguna pregunta sobre cómo crear aplicaciones de IA, únete a otros aprendices y desarrolladores experimentados en discusiones sobre MCP. Es una comunidad de apoyo donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente.
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- Revisa los cuadernos después de cada lección para una mejor comprensión.
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- Practica implementando algoritmos por tu cuenta.
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- Explora conjuntos de datos reales usando los conceptos aprendidos.
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**Aviso Legal**:
**Descargo de responsabilidad**:
Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por lograr precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional humana. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas que surjan del uso de esta traducción.
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> **Bash / macOS / Linux :**
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> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
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Nous avons une série Discord "apprendre avec l’IA" en cours, en savoir plus et rejoignez-nous sur [Série Apprendre avec l’IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) du 18 au 30 septembre 2025. Vous y recevrez des astuces et conseils pour utiliser GitHub Copilot pour la Data Science.
Nous avons une série Discord d’apprentissage avec l’IA en cours, apprenez-en plus et rejoignez-nous sur [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) du 18 au 30 septembre 2025. Vous recevrez des astuces et conseils pour utiliser GitHub Copilot pour la Science des Données.
# Apprentissage automatique pour débutants - Un cursus
# Apprentissage Automatique pour Débutants - Un programme d’études
> 🌍 Voyagez à travers le monde en explorant l’apprentissage automatique au travers des cultures mondiales 🌍
> 🌍 Voyagez autour du monde en explorant l'apprentissage automatique à travers les cultures du monde 🌍
Les Cloud Advocates chez Microsoft sont heureux de proposer un cursus de 12 semaines et 26 leçons entièrement dédié à **l’apprentissage automatique**. Dans ce cursus, vous découvrirez ce que l’on appelle parfois **l’apprentissage automatique classique**, utilisant principalement la bibliothèque Scikit-learn et évitant le deep learning, qui est couvert dans notre [cursus Intelligence Artificielle pour débutants](https://aka.ms/ai4beginners). Associez ces leçons avec notre ['Data Science pour débutants'](https://aka.ms/ds4beginners) également !
Les Cloud Advocates de Microsoft sont heureux de proposer un programme de 12 semaines, 26 leçons, entièrement consacré 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 le deep learning, qui est couvert dans notre [programme AI pour Débutants](https://aka.ms/ai4beginners). Associez ces leçons avec notre [programme Science des Données pour Débutants](https://aka.ms/ds4beginners) aussi !
Voyagez avec nous autour du monde en appliquant ces techniques classiques à des données de différentes régions. Chaque leçon inclut des quiz pré- et post-leçon, des instructions écrites pour compléter la leçon, une solution, un défi, et plus encore. Notre pédagogie basée sur des projets vous permet d’apprendre en construisant, une méthode éprouvée pour que les nouvelles compétences « s’ancrent ».
Voyagez avec nous à travers le monde en appliquant ces techniques classiques à des données issues 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 exercice, et plus encore. Notre pédagogie basée sur des projets vous permet d’apprendre tout en construisant, une méthode éprouvée pour que les nouvelles compétences s’ancrent.
**✍️ 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
**✍️ 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
**🎨 Merci également à nos illustrateurs** Tomomi Imura, Dasani Madipalli et Jen Looper
**🙏 Remerciements spéciaux 🙏 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
**🙏 Remerciements particuliers 🙏 à nos Microsoft Student Ambassador auteurs, relecteurs et contributeurs**, notamment Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila et Snigdha Agarwal
**🤩 Une gratitude particulière aux ambassadeurs étudiants Microsoft Eric Wanjau, Jasleen Sondhi et Vidushi Gupta pour nos leçons R !**
**🤩 Gratitude supplémentaire aux Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi et Vidushi Gupta pour nos leçons R !**
# Premiers pas
# Démarrer
Suivez ces étapes :
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1. **Forkez le dépôt** : Cliquez sur le bouton « Fork » en haut à droite de cette page.
1. **Forkez le dépôt** : Cliquez sur le bouton « Fork » en haut à droite de cette page.
2. **Clonez le dépôt** : `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
2. **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](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
> [trouvez toutes les ressources supplémentaires pour ce cours dans notre collection Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
> 🔧 **Besoin d’aide ?** Consultez notre [Guide de dépannage](TROUBLESHOOTING.md) pour des solutions aux problèmes fréquents d’installation, de configuration et d’exécution des leçons.
> 🔧 **Besoin d’aide ?** Consultez notre [Guide de dépannage](TROUBLESHOOTING.md) pour des solutions aux problèmes courants d’installation, configuration et exécution des leçons.
**[Étudiants](https://aka.ms/student-page)**, pour utiliser ce cursus, forkez le dépôt complet vers votre propre compte GitHub et faites les exercices seuls ou en groupe :
**[Étudiants](https://aka.ms/student-page)**, pour utiliser ce programme, forkez l’intégralité du repo sur votre propre compte GitHub et complétez les exercices seul ou en groupe :
- Commencez par un quiz pré-conférence.
- Commencez par un quiz avant la leçon.
- Lisez la leçon puis réalisez les activités, en faisant des pauses et réflexions à chaque contrôle des connaissances.
- Lisez la leçon et complétez les activités, en faisant des pauses et réfléchissant à chaque vérification de connaissances.
- Essayez de créer les projets en comprenant les leçons, plutôt que d’exécuter directement le code de solution ; ce code est néanmoins disponible dans les dossiers `/solution` de chaque leçon orientée projet.
- Essayez de créer les projets en comprenant les leçons plutôt qu’en exécutant directement le code solution ; cependant ce code est disponible dans les dossiers `/solution` de chaque leçon orientée projet.
- Passez le quiz post-conférence.
- Passez le quiz après la leçon.
- Réalisez le défi.
- Réalisez le défi.
- Réalisez le devoir.
- Complétez l’exercice.
- Après avoir terminé un groupe de leçons, visitez le [Forum de discussion](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) et « apprenez à voix haute » en remplissant la grille d’évaluation PAT appropriée. Un PAT est un outil d’évaluation des progrès que vous complétez pour approfondir votre apprentissage. Vous pouvez aussi réagir aux autres PAT pour apprendre ensemble.
- Après avoir fini un groupe de leçons, visitez le [Forum de discussion](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) et « apprenez à haute voix » en remplissant la grille PAT correspondante. Un 'PAT' est un outil d’évaluation des progrès que vous complétez pour renforcer votre apprentissage. Vous pouvez également réagir aux PAT des autres afin que nous apprenions ensemble.
> Pour aller plus loin, nous recommandons de suivre ces modules et parcours d’apprentissage [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
> Pour aller plus loin, nous recommandons de suivre ces modules et parcours d’apprentissage sur [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
**Enseignants**, nous avons [inclus quelques suggestions](for-teachers.md) pour utiliser ce cursus.
**Enseignants**, nous avons [inclus quelques suggestions](for-teachers.md) pour utiliser ce programme.
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## Vidéos explicatives
## Vidéos explicatives
Certaines leçons sont disponibles en format vidéo court. Vous pouvez toutes les trouver intégrées dans les leçons, ou sur la [playlist ML pour débutants de la chaîne Microsoft Developer YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) en cliquant sur l’image ci-dessous.
Certaines leçons sont disponibles en vidéo format court. Vous pouvez les trouver intégrées dans les leçons ou sur la [playlist ML for Beginners sur la chaîne YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) en cliquant sur l’image ci-dessous.
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
@ -97,100 +97,100 @@ Certaines leçons sont disponibles en format vidéo court. Vous pouvez toutes le
> 🎥 Cliquez sur l’image ci-dessus pour une vidéo sur le projet et les personnes qui l’ont créé !
> 🎥 Cliquez sur l’image ci-dessus pour une vidéo sur le projet et les personnes qui l'ont créé !
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## Pédagogie
## Pédagogie
Nous avons choisi deux principes pédagogiques pour construire ce cursus : garantir qu’il soit pratique et **basé sur des projets**, et qu’il inclue des **quiz fréquents**. De plus, ce cursus a un **thème commun** pour lui donner de la cohérence.
Nous avons choisi deux principes pédagogiques en construisant 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 s’assurant que le contenu est aligné sur des projets, le processus devient plus engageant pour les étudiants et la rétention des concepts s’en trouve augmentée. De plus, un quiz à enjeu faible avant un cours fixe l’intention d’apprendre du participant, tandis qu’un second quiz après le cours permet de consolider les acquis. Ce cursus a été conçu pour être flexible et ludique, et peut être suivi en totalité ou en partie. Les projets commencent petits et deviennent de plus en plus complexes au fil du cycle de 12 semaines. Ce cursus inclut également un post-scriptum sur les applications réelles de l’apprentissage automatique, qui peut être utilisé pour un crédit supplémentaire ou comme base de discussion.
En assurant que le contenu s’aligne sur des projets, le processus devient plus engageant pour les étudiants et la rétention des concepts est augmentée. De plus, un quiz à enjeux faibles avant la classe fixe l’intention d’apprentissage, tandis qu’un second quiz après la classe assure une rétention supplémentaire. Ce programme a été conçu pour être flexible et amusant et peut être suivi dans son ensemble ou partiellement. 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 base pour discussion.
> Retrouvez notre [Code de conduite](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuer](CONTRIBUTING.md), [Traduction](TRANSLATIONS.md) et [Dépannage](TROUBLESHOOTING.md). Vos retours constructifs sont les bienvenus !
> Retrouvez notre [Code de conduite](CODE_OF_CONDUCT.md), [Guide de contribution](CONTRIBUTING.md), [Traductions](..) et [Dépannage](TROUBLESHOOTING.md). Nous accueillons vos retours constructifs !
## Chaque leçon inclut
## Chaque leçon comprend
- un sketchnote facultatif
- sketchnote optionnel
- une vidéo complémentaire facultative
- vidéo complémentaire optionnelle
- une vidéo explicative (certaines leçons seulement)
- [quiz après la leçon](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
> **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 `/solution` et cherchez les leçons en R. Elles incluent une extension .rmd qui représente un fichier **R Markdown** pouvant être simplement défini comme une intégration de `blocs de code` (en R ou autres langages) et un `en-tête YAML` (qui guide comment formater les sorties telles que PDF) dans un `document Markdown`. Ainsi, il sert de cadre exemplaire pour la création de contenus en science des données car il permet de combiner votre code, ses sorties, et vos réflexions en vous permettant de les écrire 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 langues** : Ces leçons sont principalement écrites en Python, mais beaucoup sont aussi disponibles en R. Pour suivre une leçon en R, allez dans le dossier `/solution` et cherchez les leçons R. Elles incluent une extension .rmd qui représente un fichier **R Markdown**, qui peut se définir simplement comme une intégration de `blocs de code` (en R ou autres langages) et un `en-tête YAML` (qui guide la mise en forme des sorties comme PDF) dans un `document Markdown`. En tant que tel, il sert de cadre exemplaire pour l’écriture en data science car il vous permet de combiner 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](../../quiz-app), pour un total de 52 quiz composés chacun de trois questions. Ils sont liés depuis les leçons mais l'application de quiz peut être exécutée localement ; suivez les instructions du dossier `quiz-app` pour héberger localement ou déployer sur Azure.
> **Une note à propos des quiz** : Tous les quiz sont contenus dans le [dossier Quiz App](../../quiz-app), pour un total de 52 quiz de trois questions chacun. Ils sont liés depuis les leçons mais l’application de quiz peut être exécutée localement ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app` pour héberger localement ou déployer sur Azure.
| Numéro de leçon | Sujet | Regroupement des leçons | Objectifs d'apprentissage | Leçon liée | Auteur |
| Numéro de la leçon | Sujet | Regroupement de leçons | Objectifs d’apprentissage | Leçon liée | Auteur |
| 01 | Introduction à l'apprentissage automatique | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Apprenez les concepts de base derrière l'apprentissage automatique | [Leçon](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
| 01 | Introduction à l’apprentissage automatique | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Apprenez les concepts de base de l’apprentissage automatique | [Leçon](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
| 02 | L'histoire de l'apprentissage automatique | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Apprenez l'histoire sous-jacente de ce domaine | [Leçon](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen et Amy |
| 02 | L’histoire de l’apprentissage automatique | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Découvrez l’histoire sous-jacente à ce domaine | [Leçon](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen et Amy |
| 03 | Équité et apprentissage automatique | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Quels sont les enjeux philosophiques importants autour de l'équité que les étudiants devraient considérer lors de la création et de l'application de modèles ML ? | [Leçon](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
| 03 | Équité et apprentissage automatique | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Quelles sont les importantes questions philosophiques autour de l’équité que les étudiants devraient considérer lors de la création et de l’application des modèles ML ? | [Leçon](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
| 04 | Techniques d'apprentissage automatique | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Quelles techniques les chercheurs en ML utilisent-ils pour construire des modèles ML ?| [Leçon](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris et Jen |
| 04 | Techniques pour l’apprentissage automatique | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Quelles techniques les chercheurs en ML utilisent-ils pour construire des modèles ML ? | [Leçon](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris et Jen |
| 05 | Introduction à la régression | [Régression](2-Regression/README.md) | Démarrez avec Python et Scikit-learn pour les modèles de régression | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 05 | Introduction à la régression| [Régression](2-Regression/README.md) | Commencez avec Python et Scikit-learn pour les modèles de régression | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 06 | Prix des citrouilles en Amérique du Nord 🎃 |[Régression](2-Regression/README.md) | Visualisez et nettoyez les données en préparation pour le ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 06 | Prix des citrouilles en Amérique du Nord 🎃 | [Régression](2-Regression/README.md) | Visualiser et nettoyer les données en préparation du ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 07 | Prix des citrouilles en Amérique du Nord 🎃 | [Régression](2-Regression/README.md) | Construisez des modèles de régression linéaire et polynomiale | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen et Dmitry • Eric Wanjau |
| 07 | Prix des citrouilles en Amérique du Nord 🎃 | [Régression](2-Regression/README.md) | Construire des modèles de régression linéaire et polynomiale | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen et Dmitry • Eric Wanjau |
| 08 | Prix des citrouilles en Amérique du Nord 🎃| [Régression](2-Regression/README.md) | Construisez un modèle de régression logistique | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 08 | Prix des citrouilles en Amérique du Nord 🎃 | [Régression](2-Regression/README.md) | Construire un modèle de régression logistique | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
| 09 | Une application web 🔌 | [Application Web](3-Web-App/README.md) | Construisez une application web pour utiliser votre modèle entraîné| [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
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| 10 | Introduction à la classification | [Classification](4-Classification/README.md) | Nettoyez, préparez et visualisez vos données ; introduction à la classification | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen et Cassie • Eric Wanjau |
| 10 | Introduction à la classification| [Classification](4-Classification/README.md) | Nettoyer, préparer et visualiser vos données ; introduction à la classification | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen et Cassie • Eric Wanjau |
| 11 | Délicieuses cuisines asiatiques et indiennes 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Introduction aux classifieurs | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen et Cassie • Eric Wanjau |
| 11 | Délicieuses cuisines asiatiques et indiennes 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Introduction aux classificateurs | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen et Cassie • Eric Wanjau |
| 12 | Délicieuses cuisines asiatiques et indiennes 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Plus de classifieurs | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen et Cassie • Eric Wanjau |
| 12 | Délicieuses cuisines asiatiques et indiennes 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Plus de classificateurs | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen et Cassie • Eric Wanjau |
| 13 | Délicieuses cuisines asiatiques et indiennes 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Construisez une application web de recommandation en utilisant votre modèle | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
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| 14 | Introduction au clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Nettoyez, préparez et visualisez vos données ; Introduction au clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
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| 15 | Exploration des goûts musicaux nigérians 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explorez la méthode de clustering K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
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| 16 | Introduction au traitement du langage naturel ☕️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Apprenez les bases du NLP en construisant un bot simple | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
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| 17 | Tâches courantes en NLP ☕️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Approfondissez vos connaissances en NLP en comprenant les tâches courantes nécessaires pour traiter les structures linguistiques | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
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| 18 | Traduction et analyse de sentiments ♥️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Traduction et analyse de sentiments avec Jane Austen |[Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
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| 19 | Hôtels romantiques en Europe ♥️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Analyse de sentiments avec avis d’hôtels 1| [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
| 19 | Hôtels romantiques d’Europe ♥️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Analyse de sentiments avec des avis d’hôtels 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
| 20 | Hôtels romantiques en Europe ♥️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Analyse de sentiments avec avis d’hôtels 2| [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
| 20 | Hôtels romantiques d’Europe ♥️ | [Traitement du langage naturel](6-NLP/README.md) | Analyse de sentiments avec des avis d’hôtels 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
| 21 | Introduction à la prévision des séries temporelles | [Séries temporelles](7-TimeSeries/README.md) | Introduction à la prévision des séries temporelles| [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
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| 22 | ⚡️ Consommation mondiale d’électricité ⚡️ - prévision avec ARIMA | [Séries temporelles](7-TimeSeries/README.md) | Prévision des séries temporelles avec ARIMA |[Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
| 22 | ⚡️ Utilisation mondiale d’énergie ⚡️ - prévision avec ARIMA | [Séries temporelles](7-TimeSeries/README.md) | Prévision des séries temporelles avec ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
| 23 | ⚡️ Consommation mondiale d’électricité ⚡️ - prévision avec SVR | [Séries temporelles](7-TimeSeries/README.md) | Prévision des séries temporelles avec Support Vector Regressor |[Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
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| 24 | Introduction à l’apprentissage par renforcement | [Apprentissage par renforcement](8-Reinforcement/README.md) | Introduction à l’apprentissage par renforcement avec Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
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| 25 | Aidez Peter à éviter le loup! 🐺 | [Apprentissage par renforcement](8-Reinforcement/README.md) | Environnement Reinforcement Learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
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| Post-scriptum | Scénarios et applications ML réels | [ML en milieu réel](9-Real-World/README.md) | Applications intéressantes et révélatrices du ML classique | [Leçon](9-Real-World/1-Applications/README.md)| Équipe |
| Postface | Scénarios et applications ML dans le monde réel | [ML dans la nature](9-Real-World/README.md) | Applications réelles intéressantes et révélatrices du ML classique | [Leçon](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Équipe |
| Post-scriptum | Débogage de modèles ML avec tableau de bord RAI | [ML en milieu réel](9-Real-World/README.md) | Débogage des modèles en apprentissage machine avec les composants du tableau de bord Responsible AI | [Leçon](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
| Postface | Débogage des modèles ML avec le tableau de bord RAI | [ML dans la nature](9-Real-World/README.md) | Débogage des modèles d’apprentissage automatique avec le tableau de bord Responsible AI | [Leçon](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
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## Conseils supplémentaires pour apprendre
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Lee Stott
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