Formation Machine Learning

Cette formation va vous permettre de maîtriser les bonnes pratiques du Machine Learning

Description de la formation

L’apprentissage automatique (le machine learning) est lié à la montée en puissance de l’IA et à la profusion de données (Big Data). Il permet à une machine d’évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou problématiques par des moyens algorithmiques plus classiques.
La formation Machine Learning va vous permettre d’en assimiler l’essentiel. Vous serez en mesure de définir les étapes de préparation des données et de mettre en place et d’utiliser les principaux algorithmes de Machine Learning.

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programme

Programme de la formation Machine Learning, l’essentiel

  • Introduction
    • Zoom sur les données et les requêtes, attentes, des utilisateurs.
    • Les étapes de la préparation des données.
    • Qu’est la data munging ?
    • Le rôle du data scientist.
  • Le Machine Learning
    • Définition, les attentes par rapport au Machine Learning
    • Les valeurs d’observation, et les variables cibles.
    • Ingénierie des variables.
  • IA
    • Introduction aux réseaux de neurones
    • Réseaux de neurones à convolution. Modèles de CNN
    • Les types de couches : convolution, pooling et pertes
    • L’approche du Deep Learning. Deeplearning4j sur Spark
  • Apprentissage automatique
    • Les méthodes : apprentissage supervisé et non supervisé
    • Classification des données,
    • Algorithmes : régression linéaire, k-voisins,classification naïve bayésienne, arbres de décision, etc ..
  • Les risques et écueils
    • Importance de la préparation des données.
    • L’écueil du « surapprentissage ».
  • La visualisation des donnés
    • L’intérêt de la visualisation.
    • Outils disponibles,
    • Exemples de visualisation avec R et Python
LA SATISFACTION DES PARTICIPANTS À CETTE FORMATION EST DE 4.9/5 :
  • Niveau : Débutant
  • Ref : MAL1
  • Durée : 2 jours - 14h
  • Prix : 1300€
  • Niveau : Débutant
  • Ref : MAL1
  • Durée : 2 jours - 14h
  • Prix : à définir
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Objectifs

  • Savoir définir les étapes de préparation des données, et les algorithmes de Machine Learning

Public

  • Chefs de projets
  • Architectes
  • Développeurs

Pré-requis

  • Connaître les principes du Big Data
  • Avoir des notions sur les architectures techniques mises en œuvre
Pré-inscription
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