Formation - Les bases de l'apprentissage Machine (Machine Learning)
Public admis
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- Entreprise
- Etudiant
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Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée | 3 jours (21 heures) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
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| Durée | 3 jours (21 heures) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
1 - L'apprentissage machine (Introduction)
- Introduction
- Champs de compétences
- Focus Data Science (Data Mining)
- Focus Machine Learning
- Focus Big Data
- Focus Deep Learning
- Définition de l'apprentissage machine
- Exemples de tâches du machine Learning
- Que peuvent apprendre les machines
- Les différents modes d'entraînement
2 - Les fondamentaux de l'apprentissage machine
- Préambule : - Un problème d'optimisation - Quête de la capacité optimale du modèle - Relation capacité et erreurs - Un apport philosophique - Cadre statistique - Anatomie d'un modèle d'apprentissage machine
- Jeux de données d'entraînement : - Cadre statistique - Les variables prédictives - Chaîne de traitement des variables prédictives - Les variables à prédire
- Fonctions hypothèses : - Principe : jeux de fonctions hypothèses - Contexte de sélection des fonctions hypothèses - Caractéristiques des fonctions hypothèses - Modèles probabilistes Fréquentistes et Bayésiens
- Fonctions de coûts : - Les estimateurs - Principe du maximum de vraisemblance (MLE*) - MAP - Maximum A Posteriori - Le biais d'un estimateur - La variance d'un estimateur - Le compromis biais - variance - Les fonctions de coûts - La régularisation des paramètres
- Algorithmes d'optimisations : - Les grandes classes d'algorithmes d'optimisation - La descente de gradient (1er ordre) - Descente de gradient (détails) - Les approches de Newton (2nd ordre) - Optimisation batch et stochastique - Pour aller plus loin
- Lab : Mise en oeuvre de l'environnement de travail machine Learning
3 - La classification
- Introduction : - Choisir un algorithme de classification
- La régression logistique : - Du Perceptron à la régression logistique - Hypothèses du modèle - Apprentissage des poids du modèle - Exemple d'implémentation : scikit-learn - Régression logistique - Fiche Synthèse
- SVM : - Classification à marge maximum - La notion de marge souple (soft margin) - Les machines à noyau (kernel machines) - L'astuce du noyau (kernel trick) - Les fonctions noyaux - SVM - Maths - SVM - Fiche Synthèse
- Arbres de décision : - Principe de base - Fonctionnement - Maximisation du Gain Informationnel - Mesure d'impureté d'un noeud - Exemple d'implémentation : scikit-learn -Arbres de décision - Fiche Synthèse
- K plus proches voisins (kNN) : - L'apprentissage à base d'exemples - Principe de fonctionnement - Avantages et désavantages - kNN - Fiche synthèse
- Synthèse
- Lab : Expérimentation des algorithmes de classification sur cas concrets
4 - Les pratiques
- Prétraitement : - Gestion des données manquantes - Transformateurs et estimateurs - Le traitement des données catégorielles - Le partitionnement des jeux de données - Mise à l'échelle des données
- Ingénierie des variables prédictives (Feature Engineering) : - Sélection des variables prédictives - Sélection induite par régularisation L1 - Sélection séquentielle des variables - Déterminer l'importance des variables - Réduction dimensionnelle par Compression des données - L'extraction de variables prédictives - Analyse en composante principale (ACP) - Analyse linéaire discriminante (ADL) - l'ACP à noyau (KPCA)
- Réglages des hyper-paramètres et évaluation des modèles : - Bonnes pratiques - La notion de Pipeline - La validation croisée (cross validation) - Courbes d'apprentissage - Courbes de validation - La recherche par grille (grid search) - Validation croisée imbriquée (grid searchcv) - Métriques de performance
- Synthèse
- Lab : Expérimentation des pratiques du machine learning sur cas concrets
5 - L'apprentissage d'ensembles (ensemble learning)
- Introduction
- L'approche par vote
- Une variante : l'empilement (stacking)
- Le bagging
- Les forêts aléatoires
- Le boosting
- La variante Adaboost
- Gradient Boosting
- Fiches synthèses
- Lab : L'apprentissage d'ensemble sur un cas concret
6 - La régression
- Régression linéaire simple
- Régression linéaire multi-variée
- Relations entre les variables
- Valeurs aberrantes (RANSAC)
- Évaluation de la performance des modèles de régression
- La régularisation des modèles de régression linéaire
- Régression polynomiale
- La régression avec les forêts aléatoires
- Synthèse
- Lab : La régression sur un cas concret
7 - Le clustering
- Introduction
- Le regroupement d'objets par similarité avec les k-moyens (k-means)
- k-means : algorithme
- L'inertie d'un cluster
- Variante k-means ++
- Le clustering flou
- Trouver le nombre optimal de clusters avec la méthode Elbow
- Appréhender la qualité des clusters avec la méthode des silhouettes
- Le clustering hiérarchique
- Le clustering par mesure de densité DBSCAN
- Autres approches du Clustering
- Synthèse
- Lab : Le clustering sur un cas concret
Prérequis
- Connaître l'utilité du Data Mining et les problématiques du Big Data dans le ciblage économique
- Disposez-vous des connaissances nécessaires pour suivre cette formation ? Testez-vous !
Public
- Ingénieurs, analystes, responsables marketing
- Data Analysts, Data Scientists, Data Steward
- Toute personne intéressée par les techniques de Data Mining et de Machine Learning
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Structurer efficacement votre action de prospection
- Planifier des rendez-vous de prospection qualifiés
- Détecter ou faire émerger les besoins du prospect
- Convaincre le prospect de changer de fournisseur
- Anticiper les aléas de la prospection pour garder le cap et le mental.
| Tarif |
A partir de 1 490,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire l'architecture d'un système SAP
- Paramétrer des connexions sur un système SAP ABAP
- Arrêter et démarrer le serveur AS ABAP
- Configurer et administrer le serveur d'application SAP ABAP
- Mettre en oeuvre les sauvegardes et la surveillance d'une base de données
- Gérer et administrer les comptes utilisateurs et leurs autorisations
- Gérer les connexions RFC
- Assurer la maintenance d'un système SAP ABAP (applications des notes et support packages)
- Gérer et configurer les impressions
- Ordonnancer et gérer les jobs SAP ABAP
- Surveiller le système et rechercher les erreurs.
| Tarif |
A partir de 4 100,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Google Cloud Plaform : Développement d'Applications vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Connaître les bonnes pratiques relatives au développement d'applications
- Choisir la solution de stockage adaptée pour les données des applications
- Mettre en œuvre la gestion des identités fédérées
- Développer des microservices et des composants d'application faiblement couplés
- Intégrer les composants d'une application et les sources de données
- Déboguer, tracer et surveiller des applications
- Effectuer des déploiements reproductibles à l'aide de conteneurs et de services de déploiement
- Choisir l'environnement d'exécution adapté à l'application, utiliser Google Kubernetes Engine en tant qu'environnement d'exécution, puis passer à une solution no-ops avec l'environnement flexible Google App Engine
| Tarif |
A partir de 2 290,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Savoir optimiser son SAV à l'aide d'un Chatbot
- Avoir des notions en Node.JS
- Créer son premier Chatbot
- Concevoir le flux de conversation
- Maîtriser le traitement automatique du langage naturel
- Enrichir le Chatbot
- Déployer et intégrer le chat au système d'information, réaliser sa maintenace
| Tarif |
A partir de 2 250,00 € |
| Durée |
3 jours |
| Modes |
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Formation Virtualisation de serveurs avec Hyper-V et System Center 2012 R2
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
Plus concrètement, à l'issue de cette formation Virtualisation de serveurs avec Hyper-V et System Center 2012 R2, vous aurez acquis les compétences et connaissances nécessaires pour :
- Savoir comment installer et gérer une plate-forme de virtualisation Microsoft avec Hyper-V
- Être en mesure d'utiliser System Center Virtual Machine Manager pour gérer des machines virtuelles
- Comprendre comment superviser un réseau de machines virtuelles avec System Center Operation Manager
- Acquérir les compétences nécessaires pour gérer l'infrastructure de stockage et le réseau avec System Center 2012 R2 VMM
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Expliquer le périmètre, les bénéfices et la valeur de SAP S/4HANA Enterprise Management pour la production
- Utiliser les applications Fiori pour SAP S/4HANA Enterprise Management Production
- Utiliser les nouvelles transactions liées au calcul des besoins nets et à l'exécution de la production avec SAP S/4HANA Enterprise Management
- Utiliser les fonctionnalités de planification et d'ordonnancement détaillé dans SAP S/4HANA PP/DS.
| Tarif |
A partir de 2 460,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Expliquer et élaborer un CCR (Calcul du Coût de Revient) par produit (avec ou sans structure de quantité)
- Démontrer l'utilité des différents types de poste d'un CCR
- Utiliser et expliquer l'objectif des principales composantes d'un CCR (variante, schéma d'éléments de coût du CCR ou schéma de calcul) et leur interaction avec les éléments-clés de la fabrication (gamme, nomenclature, poste de travail)
- Définir l'intégration entre les gammes, les données de base du centre de coûts et les postes de travail
- Répertorier les états d'analyse pour les CCR
- Créer un CCR pour article à un ou plusieurs niveaux
- Présenter l'intégration entre la fiche article et le CCR par produit
- Utiliser le CCR pour mettre à jour le prix standard dans la fiche article.
| Tarif |
A partir de 4 100,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Acquérir des outils pratiques pour innover dans ses pratiques managériales
- Réinventer son management pour répondre aux mutations de son environnement
- Aider son équipe à trouver ensemble des solutions performantes sur le terrain
| Tarif |
A partir de 1 550,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire et paramétrer les structures organisationnelles de l'administration des ventes, ainsi que les documents de vente, les types de poste et les types d'échéances
- Utiliser des documents de vente spécifiques pour la vente au comptant, la vente en consignation et la vente avec contrats
- Configurer des fonctions complémentaires tels que les documents incomplets et les partenaires
- Créer les données nécessaires pour la mise en oeuvre des listes, des exclusions, des substitutions d'articles et des remises en nature.
| Tarif |
A partir de 4 100,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Évaluation des compétences acquises via un questionnaire en ligne intégrant des mises en situation.
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée |
2 jours (14 heures) |
| Modes |
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