Machine Learning - Etat de l'art
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les principes fondamentaux du Machine Learning pour une mise en oeuvre adaptée d'un projet d'Intelligence Artificielle
- Décrire les concepts d'apprentissage automatique et l'évolution du Big Data vers le Machine Learning
- Définir les enjeux de l'utilisation du Machine Learning, incluant les bénéfices attendus et des exemples d'usage
- Identifier le positionnement du Machine Learning dans la chaîne de traitement de la donnée
- Reconnaître les outils et les acteurs leaders du marché
- Décrire les principaux algorithmes et la démarche projet à appliquer selon les cas d'usages en entreprise
- Identifier les clés de réussite d'un projet intégrant du Machine Learning.
| Tarif |
A partir de 1 720,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 720,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Introduction
- Expliquer les concepts de Machine Learning
- Définition
- A quoi sert le Machine Learning ?
- La différence entre Intelligence Artificielle et Machine Learning
- Les enjeux de l'utilisation du Machine Learning
- Outils nécessaires pour la pratique du Machine Learning sur vos propres données
Mise en place d'un workflow
- Découvrir Python (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn...)
- D'où vient l'importance de la visualisation des données ?
- Comment la machine peut-elle lire différentes données de différents types ?
Explorer et préparer les données
- Gérer
- Les données manquantes
- Les données dupliquées
- Les variables catégoriques
- Nettoyage des données (supprimer les données inutiles)
- Diviser l'ensemble de données entre l'ensemble d'apprentissage et l'ensemble de test
- Appliquer "Feature scaling"
Jour 2
Choisir et appliquer un bon algorithme
- Comprendre la différence entre un contexte supervisé et un contexte non supervisé
- Algorithmes supervisés
- Maîtriser la différence entre la régression et la classification et dans quel contexte chacune est utilisée
- Appliquer des méthodes de régressions (régression linéaire, régression polynomiale...)
- Appliquer des méthodes de classification (KNN, SVM, forêt d'arbres décisionnels...)
- Maîtriser et appliquer les paramètres d'évaluation des performances : MAE, RMSE pour la régression, et matrice de confusion, rapport de classement pour la classification (notion du true positif / true négatif, false positif / false négatif)
- Algorithmes non supervisés
- Clustering (K-means, Mean shift)
- Réduction de dimension (PCA, LDA)
Déployer le modèle Machine Learning
- Conditions de déploiement d'un modèle Machine Learning
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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- Comprendre les principaux modèles d’apprentissage du machine learning (supervisé, non supervisé, par renforcement) et les principes du deep learning (réseaux de neurones)
- Déterminer le modèle d’apprentissage le plus adapté aux problématiques et aux besoins de l’entreprise
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- Identifier les différentes réglementations et lois régissant la GEPP
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- Utiliser une grille de diagnostic pour réaliser une analyse stratégique
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Installer et utiliser la machine virtuelle Java
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Mettre en oeuvre les concepts propres à l'objet tels que l'héritage, l'interfaçage ou le polymorphisme
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Travailler avec un environnement de développement
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- Assimiler les notions mathématiques relatives au Machine Learning
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