Premières bases en IA avec scikit-learn
La formation "Premières bases en IA avec scikit-learn" est conçue pour donner aux apprenants les compétences fondamentales nécessaires à l’utilisation de scikit-learn, l’une des bibliothèques phares en machine learning Python. À travers une approche pratique etprogressive, les participants découvriront comment préparer leurs données, construire desmodèles simples, évaluer leur pertinence et améliorer leurs performances.Adaptée à un public ayant déjà des notions de base en programmation Python et en datascience, cette formation offre un apprentissage structuré, allant des fondements de scikit-learn jusqu’à la mise en œuvre sur un jeu de données concret. L’objectif est de permettre aux stagiaires d’acquérir rapidement les compétences essentielles pour intégrer des techniques de machine learning dans leurs projets professionnels.
Proposé par
Almera
Objectifs pédagogiques
● Comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et l’ utilisation de la bibliothèque scikit-learn.
● Savoir préparer et transformer les données afin de les rendre exploitables par les algorithmes de machine learning.
● Créer et entraîner des modèles simples de régression et de classification avec scikit-learn.
● Évaluer les performances des modèles grâce aux métriques appropriées et à la validation croisée.
● Optimiser les modèles et intégrer un pipeline de traitement complet.
● Mettre en pratique les compétences acquises sur un jeu de données réel pour renforcer la compréhension et l’autonomie.
Programme de la formation
Matin : Fondamentaux
1. Introduction à scikit-learn et à l’Apprentissage Automatique
Présentation de scikit-learn, contexte d’utilisation, positionnement dans l’écosystème Python. Panorama des tâches d’ apprentissage supervisé : régression et classification.
2. Mise en Place de l’Environnement de Travail
Configuration de l’environnement Python, installation de scikit-learn, organisation du code et bonnes pratiques.
3. Création de Modèles Simples en Régression et Classification
Découverte des algorithmes de base (régression linéaire, k-plus proches voisins, arbres de décision), entraînement de modèles simples et interprétation des résultats initiaux.
4. Préparation des Données et Pipelines de Traitement
Utilisation de scikit-learn pour nettoyer, transformer et normaliser les données. Introduction aux pipelines pour chaîner les étapes de préparation et de modélisation, assurant une meilleure reproductibilité et maintenabilité.
Après-midi : Techniques Avancées et Mise en Pratique
1. Évaluation et Optimisation des Modèles
Introduction aux métriques de performance (MSE, précision, rappel, F1-score…), sélection et utilisation de la validation croisée, ajustement des hyperparamètres (Grid Search, Randomized Search).
2. Atelier Pratique sur un Jeu de Données Réel
Mise en application des concepts vus le matin : préparation d’ un jeu de données réel, entraînement de plusieurs modèles, évaluation, comparaison, et optimisation des performances. Les participants travailleront en autonomie ou en petits groupes, avec un accompagnement pédagogique.
3. Conclusion et Échanges sur les Applications Futures
Retour d’expérience sur les réalisations de la journée, discussion sur les pistes d’amélioration, partage de ressources supplémentaires (documentation, tutoriels, communautés en ligne). Présentation d’applications possibles en contexte professionnel et voies pour aller plus loin (modèles plus avancés, intégration avec d’autres outils, apprentissage non supervisé, deep learning).
Proposé par
Almera
"Formations Individuelles pour Booster votre Productivité !"
Proposé par
Almera
Premières bases en IA avec scikit-learn
87 villes proposant cette formation
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
