## Les bases du ML pour l'examen

### Les grands types d'apprentissage
- **Supervisé** — on apprend sur des données **étiquetées** (avec la « bonne réponse »).
  - **Régression** → prédire une **valeur numérique** (prix, température).
  - **Classification** → prédire une **catégorie** (spam / non spam, malade / sain).
- **Non supervisé** — pas d'étiquettes ; le modèle trouve des structures.
  - **Clustering** → **regrouper** des éléments similaires (segments de clients).

### L'astuce d'examen : régression vs classification
- « prédire le **nombre** de ventes » → **Régression** (valeur continue)
- « prédire **si** un client va partir (oui/non) » → **Classification**
- « **regrouper** des clients similaires sans catégories connues » → **Clustering**

### Azure Machine Learning
Le service Azure pour **créer, entraîner et déployer** des modèles ML. À connaître :
- **Automated ML (AutoML)** — teste automatiquement plusieurs modèles pour trouver le
  meilleur, sans expertise pointue.
- **Designer** — interface **visuelle** glisser-déposer pour construire un pipeline ML sans
  coder.

> **À retenir** — Supervisé = données étiquetées (**régression** = valeur, **classification**
> = catégorie) ; non supervisé = **clustering** (regrouper). Azure ML propose **AutoML** et
> le **Designer** visuel. Distinguer régression/classification est un incontournable.