Projet de Machine Learning de A à Z

Introduction

Chers étudiants,

Vous êtes invités à réaliser un projet de Machine Learning complet, de la phase de chargement des données jusqu'à la création d'une API ou d'une application. Vous utiliserez le célèbre dataset Titanic pour ce projet.

Objectif

Votre mission est de suivre le notebook fourni, d'effectuer des recherches supplémentaires si nécessaire, et de déployer votre solution sur Hugging Face. Ce projet est une excellente opportunité pour appliquer vos connaissances en Machine Learning et en développement d'applications.

Étapes à suivre

  1. Chargement des données : Utilisez le dataset Titanic disponible publiquement.
  2. Exploration et Préparation des données : Analysez les données, nettoyez-les et préparez-les pour l'entraînement des modèles.
  3. Modélisation : Entraînez différents modèles de Machine Learning pour prédire la survie des passagers.
  4. Évaluation des modèles : Évaluez la performance de vos modèles et choisissez le meilleur.
  5. Déploiement : Déployez votre modèle en créant une API ou une application sur Hugging Face.

Ressources

  • Notebook de démarrage : Un notebook rapide vous est fourni pour vous guider à travers les étapes initiales du projet.
  • Recherche : N'hésitez pas à faire des recherches supplémentaires pour améliorer votre modèle et votre application.
  • Documentation Hugging Face : Utilisez la documentation Hugging Face pour comprendre comment déployer votre modèle.

Livrables

  • Lien du repository GitHub : Contenant tout le code source de votre projet.
  • Lien de l'application/API sur Hugging Face : Où votre solution est déployée.

Date de livraison

Jeudi, 20 Juin 2024 à 12H00

Soumission

Envoyez les liens de votre repository GitHub et de votre application/API déployée sur Hugging Face par email.

Nous vous encourageons à faire preuve de créativité et à approfondir vos connaissances tout au long de ce projet. Bon courage et amusez-vous bien avec ce projet passionnant !

Bien cordialement,

Mr. KOUPOH