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LES BASES DU MACHINE LEARNING

Théorie, Démarche et Etude de Cas

Code: ML-D – A Distance

 Code: ML-P –   Présentiel

Présentation

Cette formation très pratique, s’adresse à tous ceux, souhaitant être opérationnels rapidement en machine Learning, L’ensemble des grands thèmes du ML sont abordés et mis en pratique avec des exemples pouvant servir d’inspiration, pour être réutilisés en milieu professionnel.

Objectifs

Avoir une vison étendue du machine learning, et de ses capacités pour répondre à certaines problématiques.

Être en mesure de prédire ou de classifier des phénomènes à partir d’observations passées.

Pour quels participants ?

Analystes, ingénieurs, ops, Développeurs, managers

Intervenant

Consultant expert  qui travaille en entreprise dans le domaine de l’analyse des données, des prévisions et de l’analyse prédictive et possède la démarche pédagogue appropriée.

Programme

– Prise en main de l’environnement de travail

  • Jupyter notebook
  • Quelques rappels sur le langage python

– Appréhender  les données utilisées par les algorithmes ML

  • Les formats de données
  • Gestion des variables manquante
  • Gestion des variables catégorielles

– Démarche et Aspects théoriques du ML

  • Quelques Eléments historiques
  • Le principe de la prédiction
  • Cost functions et optimizers
  • Features engineering

– Apprentissage supervisée

  • Régression et régularisations
  • La Classification

  Algorithmes dit « standards »   Algorithmes de type bagging   Algorithmes de type boosting

– Evaluer un modèle de classification/ Régression 

  • La démarche et les techniques de cross-validation
  • Les métriques de performance

– Introduction au deep-learning

  • Eléments théorique et paradigme
  • Travaux pratiques avec Tensorflow et Keras

– Apprentissage non-supervisé

  • Principes
  • Exemples d’applications pratiques

Prérequis

Notions de base en  programmation, connaissance en python

Parcours pédagogique

A l’issue de cette formation

Vous serez en mesure de:

  • Comprendre et mettre en place la démarche ML
  • Savoir élaborer et évaluer la qualité d’un modèle ML
  • Avoir un panorama complet des modèles les plus courants, connaitre leurs forces et leurs faiblesses

Formation à Distance

Formation en Présentiel

INTER-ENTREPRISES

1 480 € HT incluant

  • Entretien personnalisé de 15 minutes sur les attentes
  • La formation de 2 jours
  • Documentation électronique
  • Entretien personnalisé de 30 minutes post-formation

* Pour un groupe de 4 participants au moins

* Pour une formation personnalisée merci de nous contacter

INTER-ENTREPRISES
1680€ HT incluant

      • Entretien personnalisé de 15 minutes sur les attentes
      • La formation de 2 jours
      • Documentation: cours en format électronique + Synthèse papier
      • Entretien personnalisé de 30 minutes post-formation

2 jours

5-6 DEC 2022
9-10 FEV 2023
13-14 AVRIL 2023
24-25 MAI 2023
5-6 OCT 2023
18-19 DEC 2023

Pour des dates différentes, merci de nous contacter

2 jours - Paris*

29-30 NOV 2022
26-27 JAN 2023
23-24 MARS 2023
19-20 JUIN 2023
14-15 SEP 2023
27-28 NOV 2023

INTRA-ENTREPRISES

*Les informations pour la connexion à l’outil de communication (Microsoft Teams ou autres) seront envoyées une semaine avant le début de la formation

L’accueil des personnes en situation de handicap est garanti dans tous les lieux de nos formations

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INTRA-ENTREPRISES

* Les formations ont lieu dans une sélection d’hôtels au centre de Paris et La Défense. Le lieu exact sera affiché sur notre site web un mois avant le début de la formation