Machine Learning avec Microsoft Azure et Python
Public admis
- Salarié en Poste
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Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Expliquer et mettre en place un processus complet de Machine Learning
- Explorer et préparer les données
- Choisir et appliquer le bon algorithme
- Entraîner et améliorer votre modèle et le déployer.
| Tarif |
A partir de 2 550,00 € |
| Durée | 3 jours (21h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 550,00 € |
| Durée | 3 jours (21h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Introduction au Machine Learning
- Définition
- Vocabulaire
- A quelles questions répond le Machine Learning ?
Exploration des données
- Explorer les données pour un algorithme dit de régression
- Explorer les données pour un algorithme dit de classement
- Azure Machine Learning Workbench et Azure Notebook
Préparer les données
- Gérer les données dupliquées
- Gérer les données manquantes
- Gérer les erreurs
- Transformer et splitter les données
- Etudier les "features"
- Azure Machine Learning Workbench et Azure Notebook
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Explorer et préparer les données en Python et avec Azure Machine Learning Workbench :
- Exploration et visualisation des données
- Nettoyage
- Imputation des valeurs manquantes
- Analyse statistique (ACP)
- Ingénierie des attributs
- Validation croisée
Jour 2
Algorithme supervisée
- Les bases de Scikit-Learn
- Régression linéaire et classification
- Logistic regression
- Loss Function et ROC
Amélioration du modèle
- Sélection des "features"
- Régularisation
- Interpréter les "features"
- Paramètres
- Validation croisée
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Machine Learning automatisé avec Azure AutoML
- Comparaison des modèles selon les différents critères
Jour 3
Entraîner et déployer le modèle dans Azure
- Entraîner localement un modèle
- Entraîner le modèle dans le Cloud
- Déployer son modèle
Les autres algorithmes
- Arbres de décisions
- Méthodes des ensembles
- Réseaux de neurones
- Support Vector Machines (SVM)
- Théorème de Bayes
Algorithme non-supervisé
- Clustering
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Déployer le modèle sélectionné selon différentes méthodes :
- Déploiement batch
- Déploiement online
- Déploiement dans une Web app
- Monitoring du Data drift et du modèle drift
- Ré-entraînement du modèle
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Prérequis
Public
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Objectifs de la formation
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- Décrire comment les DataFrames sont créées et évaluées dans Spark
- Appliquer les transformations DataFrame pour traiter et analyser les données
- Appliquer le streaming structuré pour traiter les données en continu.
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A partir de 2 280,00 € |
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3j / 21h |
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- Mettre en œuvre les aspects avancés de la programmation objet
- Structurer et déployer vos applications
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- Exploiter les itérateurs et les générateurs
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