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hugo_mlops
Niveau 5 · Expert · Titre : Bâtisseur de réseaux
8 640 XP
1 360 XP jusqu'au niveau suivant
Branches validées
83/ 228
Sous-branches maîtrisées
267/ 680
Projets de jalon
1/ 15
Palier atteint
N5Familles d'architectures
Spécialités
Encore sur le tronc commun : les spécialités s'ouvrent à partir du palier N6.
Son cursus, palier par palier
Une branche validée s'allume à la couleur de sa famille. Une branche est disponible quand tous ses prérequis, projets de jalon compris, sont validés.
- Validée
- Disponible
- Verrouillée
- N0Informatique et PythonScripteur15/15
- Python : bases (Validée)
- Git (Validée)
- Linux / Shell (Validée)
- SQL (Validée)
- POO (Validée)
- Itérateurs & générateurs (Validée)
- Typage (Validée)
- NumPy (Validée)
- Tests (Validée)
- Pandas / Polars (Validée)
- SciPy (Validée)
- Visualisation (Validée)
- Profiling (Validée)
- Parallélisme (Validée)
- Calcul GPU (Validée)
- N1Mathématiques de l'IAAnalyste12/12
- Algèbre linéaire (Validée)
- Analyse (Validée)
- Probabilités (Validée)
- Eigenvalues (Validée)
- Gradient, Jacobienne, Hessienne (Validée)
- Bayes (Validée)
- Théorie de l'information (Validée)
- Statistiques (Validée)
- SVD & décompositions (Validée)
- Optimisation (Validée)
- MLE / MAP (Validée)
- Descente de gradient (Validée)
- N2Fondements de l'apprentissageStatisticien12/12
- Supervised learning (Validée)
- Unsupervised learning (Validée)
- Bias / Variance (Validée)
- Validation (Validée)
- Semi & weakly-supervised (Validée)
- Self-supervised (Validée)
- Online & active learning (Validée)
- Transfer & multi-task (Validée)
- Régularisation (Validée)
- Métriques (Validée)
- Distribution shift (Validée)
- Calibration & incertitude (Validée)
Jalon 1 · projets obligatoires
- Moteur statistique en NumPy pur (Validée)
- N3Machine Learning classiqueModélisateur17/17
- Régression (Validée)
- Arbres de décision (Validée)
- k-NN (Validée)
- Naive Bayes / LDA / QDA (Validée)
- Clustering (Validée)
- Réduction de dimension (Validée)
- Modèles bayésiens (Validée)
- Modèles graphiques (Validée)
- Régression pénalisée (Validée)
- Régression logistique (Validée)
- Bagging & forêts (Validée)
- Boosting (Validée)
- Gaussian Mixture & EM (Validée)
- Manifold learning (Validée)
- Détection d'anomalies (Validée)
- SVM (Validée)
- Stacking & voting (Validée)
- N4Réseaux de neuronesNeuronaute9/9
- Neurone & perceptron (Validée)
- MLP / PMC (Validée)
- Activations (Validée)
- Forward & losses (Validée)
- Graphe de calcul & autodiff (Validée)
- Backpropagation (Validée)
- Optimiseurs (Validée)
- Normalisation (Validée)
- Régularisation neuronale (Validée)
- N5Familles d'architecturesBâtisseur de réseaux18/18
- CNN (Validée)
- RNN (Validée)
- Autoencoder (Validée)
- GNN (Validée)
- Neural ODE (Validée)
- Spiking Neural Networks (Validée)
- CNN modernes (Validée)
- LSTM / GRU (Validée)
- VAE (Validée)
- Capsule Networks (Validée)
- Seq2Seq (Validée)
- Liquid Neural Networks (Validée)
- Attention (Validée)
- Transformer (Validée)
- Vision Transformers (Validée)
- State Space Models (Validée)
- Mixture of Experts (Validée)
- Mémoire & Hopfield (Validée)
Jalon 2 · projets obligatoires
- Scoring de crédit de bout en bout (Disponible)
- Moteur de deep learning fait main (Disponible)
- Paliers N6 à N13 · encore verrouillés
Aperçu du classement de la promo