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Documents, notebooks, datasets et guides à télécharger.

Le support PDF du cours d'introduction à l'IA — slides 2026.

Tous les notebooks ML et DL au format .ipynb (versions étudiant), à télécharger ou à exécuter en ligne.

Guide pas-à-pas pour installer Python, Jupyter et VS Code sur Windows / macOS / Linux.

https://www.kaggle.com/pyim59

Datasets

titanic_mini.csv· 7 KB
Survie au Titanic — variables : Sex, Age, FirstClass, Children, Survived. Classification binaire pour ML-3.
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abalone_mini.csv· 103 KB
Ormeaux : prédire l'âge (Rings) à partir de mesures physiques (Length, Diameter, Height, Weight). Régression.
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cancer_mini.csv· 15 KB
Cancer du sein Wisconsin (UCI). Variables radiologiques + diagnostic (M/B → 0/1). Utilisé en ML-3.
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house_mini.csv· 753 KB
Prix de maisons (régression sur surface, nombre de pièces, etc.). Utilisé en ML-2.
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co2_mini.csv· 28 KB
Concentration de CO2 atmosphérique au cours du temps. Régression / série temporelle.
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cos_mini.csv· 4 KB
Données synthétiques cosinus pour illustrer la régression non-linéaire / polynomiale.
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iris_mini.csv· 1 KB
Le classique Iris (sepal/petal length/width → species). Pour démarrer la classification.
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passengers_mini.csv· 1 KB
Passagers d'avion par mois, série temporelle classique pour ML-1.
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penguins.csv· 14 KB
Penguins de Palmer (3 espèces, mesures bec/aile). Substitut moderne d'Iris.
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mushrooms.csv· 366 KB
UCI Mushroom (8 124 champignons). Classification binaire comestible / toxique uniquement à partir de descripteurs morphologiques.
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student.csv· 67 KB
UCI Student Performance (notes maths/portugais, contexte familial). Régression ou classification multiclasse.
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creditcard.csv· 42 MB
Détection de fraude carte bancaire (très déséquilibré, ~0.17 % de fraudes). Bench typique pour la classe minoritaire.
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titanic.csv· 60 KB
Titanic complet (Kaggle), avec plus de variables que titanic_mini : Name, Ticket, Cabin, Fare, Embarked, …
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cancer.csv· 123 KB
Wisconsin Breast Cancer complet (30 features). Plus large que cancer_mini.
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churn.csv· 274 KB
Churn télécom : prédiction de la résiliation des clients à partir de leur profil et usage.
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stars.csv· 8 KB
Classification d'étoiles (température, luminosité, rayon → type spectral). Multiclasse, jeu pédagogique.
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adult.csv· 4 MB
UCI Adult / Census Income. Prédire si revenu > 50 K$/an (classification binaire avec biais à analyser).
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house_prices.csv· 450 KB
Kaggle Ames Housing — régression complexe sur ~80 features, prix de maisons à Ames (Iowa). Pour ML-5.
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mercedes_test.csv· 6.2 MB
Kaggle Mercedes-Benz Greener Manufacturing : prédiction de durée de tests sur véhicules. Régression industrielle.
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stroke.csv· 2.6 MB
Prédiction d'AVC à partir de variables médicales et démographiques. Classification binaire déséquilibrée.
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mnist.csv· 122 MB
MNIST en CSV (70 000 chiffres manuscrits 28×28 px, label 0-9). Classification multiclasse, à exécuter en local de préférence.
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sign.csv· 101 MB
Sign Language MNIST : alphabet de la langue des signes en images 28×28 pixels.
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DL-1DL1 - neurone lineaire
dl1-ecpk-pascal-yim.ipynb · 1081 KB · 5/13/2026
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DL-2DL2 - classification
dl-2-ecpk-py (3).ipynb · 555 KB · 5/14/2026
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DL-3DL3 - Convolutions 1
dl3-ecpk-pascal-yim.ipynb · 597 KB · 5/14/2026
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DL-4DL4 - Convolution 2
dl4-ecpk-py.ipynb · 526 KB · 5/15/2026
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ML-1ML1 : rappels
ml1-ecpk-pascal-yim.ipynb · 329 KB · 5/11/2026
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ML-2ML2 : regression
ml2-ecpk-pascal-yim.ipynb · 1040 KB · 5/11/2026
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ML-3ML3 : Classification
ml3-ecpk-pascal-yim.ipynb · 61 KB · 5/11/2026
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ML-4ML4 : datas
ml4-ecpk-pascal-yim.ipynb · 90 KB · 5/11/2026
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