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- Machine learning - niveau avancé : maîtrisez les fondamentaux
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Machine learning - niveau avancé : maîtrisez les fondamentaux
Objectifs
Programme
- Comprendre et appliquer les concepts fondamentaux du machine learning, tels que la classification, le k-means, l'analyse factorielle discriminante, les arbres de décision et les forêts aléatoires.
- Analyser et interpréter les résultats obtenus à partir des méthodes de machine learning dans différents contextes.
- Identifier et sélectionner les méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé appropriées en fonction de la situation spécifique.
- Utiliser efficacement le vocabulaire technique associé au machine learning pour communiquer clairement les concepts et les résultats.
- Évaluer les limites et les avantages des différentes méthodes de machine learning et savoir comment les optimiser pour de meilleurs résultats.
1. INTRODUCTION ET FONDAMENTAUX DU MACHINE LEARNING
- Présentation de l'univers du Machine Learning
- Introduction à l'intelligence artificielle, au big data et à la data science
- Historique et champs d'application du Machine Learning
- Terminologie essentielle et exemples concrets d'implémentation
- Présentation des outils clés : Jupyter notebooks, scikit-learn et Pandas
- Introduction à la programmation Python
- Rappels des notions fondamentales de programmation en Python
- Utilisation de Python dans le contexte du Machine Learning
- Présentation des bibliothèques Python utilisées en Machine Learning
- Les fondamentaux du Machine Learning
- Apprentissage supervisé vs apprentissage non-supervisé
- Présentation de la classification et de la régression
- Introduction au clustering
2. TECHNIQUES ET MÉTHODES ESSENTIELLES DU MACHINE LEARNING
- Workflow de construction d'un modèle de Machine Learning
- Collecte et préparation des données
- Ingénierie des caractéristiques et réduction de la dimension des données
- Modélisation des problématiques d'entreprise
- Évaluation des modèles de Machine Learning
- Techniques de partitionnement des données
- Mesures de performance : précision, rappel et cross-validation
- Approfondissement des techniques de classification et de régression
- Algorithmes de classification : régression logistique, SVM, arbres de décision, forêts aléatoires
- Algorithmes de régression : régression linéaire, régression polynomiale
3. CLUSTERING ET INTRODUCTION AU DEEP LEARNING
- Exploration des techniques de clustering
- Introduction au k-means clustering
- Présentation du clustering hiérarchique
- Analyse factorielle discriminante
- Introduction au Deep Learning
- Présentation des réseaux de neurones
- Applications et exemples concrets de Deep Learning
- Les défis et les enjeux du Deep Learning
- Conclusion et perspectives
- Révision des concepts clés et des méthodes essentielles du Machine Learning
- Discussion sur les avancées récentes et les tendances futures en Machine Learning
- Évaluation finale et clôture de la formation.
Public visé
Cette formation s'adresse à une variété de professionnels désirant approfondir leurs connaissances en machine learning.
Elle est particulièrement pertinente pour les data scientists, qui pourront ainsi affiner leurs techniques d'analyse de données et de prédiction. Les architectes techniques y trouveront également leur compte, en apprenant à concevoir des solutions plus efficaces et adaptées à leurs projets. Les chefs de projet, quant à eux, pourront mieux comprendre les enjeux et les potentialités du machine learning pour piloter leurs équipes et leurs projets avec plus d'efficacité.
Les ingénieurs Big Data, confrontés aux défis posés par le volume croissant de données, pourront exploiter ces méthodes pour optimiser leurs systèmes de gestion de données.
Enfin, les développeurs, quel que soit leur domaine d'expertise, pourront acquérir une compétence précieuse et très recherchée sur le marché du travail, leur permettant d'enrichir leur palette de services et d'élargir leurs opportunités professionnelles.
Prérequis
Posséder des notions fondamentales en statistiques et en algèbre. Ces domaines sont essentiels pour comprendre les concepts clés et les méthodes du machine learning.
Avoir une maîtrise d'un langage de programmation, idéalement Python. Cela vous permettra de mettre en pratique les concepts appris lors de la formation.
Être muni d'un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut parleur.
Méthodes pédagogiques
L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.
Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.
Modalités d'évaluation
Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.
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