Accueil > Formations > Machine Learning – Tronc Commun 1 – MLTC1

Machine Learning - Tronc Commun 1 - MLTC1

Catégorie de formation

Renforcer vos compétences en IA et Data Science

Durée de la formation

3 jours – 21 heures

Effectifs

6 à 15 personnes

Objectifs de la formation

Comprendre les principales tâches d’apprentissage automatique et les algorithmes associés
Savoir utiliser la bibliothèque scikit-learn
Savoir mettre en place une chaîne de traitement complète
Comprendre les protocoles de sélection de modèles
Comprendre les enjeux du déploiement d’un algorithme d’intelligence artificielle

Atouts - Bénéfices de la formation

Un large tour d’horizon des principales thématiques liées à l’apprentissage automatique
Formation articulée autour de deux cas pratiques (régression et classification)
Un parcours complet allant de l’exploration des données au déploiement d’un modèle
Un support de cours exploitable et personnalisé

Parcours de formation possible

Machine Learning – Tronc commun 2 – MLTC2
Introduction au Traitement Automatique des Langues / NLP

Moyens pédagogiques

Exposé théorique sur les algorithmes et exercices pratiques
Utilisation des notebooks Jupyter pour rassembler explications et exercices pratiques en un seul document
Etude de cas pratiques « Fil rouge » menés de bout-en-bout de l’analyse préliminaire à la mise en production

Dispositif de suivi et d'évaluation de la formation

Feuille de présence
Mise en situation
Formulaire d’évaluation de la formation

Formateur

Alexis est docteur en informatique spécialisé en vision par ordinateur et apprentissage automatique. Il travaille depuis 2014 chez Probayes en tant qu’ingénieur recherche et développement et chef de projet sur des sujets d’apprentissage automatique. Il utilise Python dans le cadre de son travail et de ses projets personnels depuis plus de 15 ans.

Programme détaillé

Découverte des cas pratiques
Analyse descriptive et visualisation
Algorithmes non-supervisés :
- Réduction de dimension
- Clustering
- Modélisation de densité
Premiers pas avec scikit-learn
Sélection de modèles non supervisés
Apprentissage supervisé :
- Régression
- Classification
Les différentes familles de modèles : linéaires, arbres, ensembles, réseaux neuronaux
Les estimateurs scikit-learn
Les pipelines scikit-learn
Les stratégies de sélection de modèles et implémentation dans scikit-learn
Discussions sur la mise en production des algorithmes

Publics

Toute personnes de profil technique voulant s’initier à l’apprentissage automatique

Prérequis

Connaitre Python / Formation « Le Langage Python pour la Data Science – PY1 »
Savoir utiliser les Notebooks Jupyter
Connaitre les bases la manipulation de données en Python / Formation « Exploration de données en Python – PY2»
Connaissances mathématiques de bases en statistique, analyse (gradients), algèbre linéaire (matrices, vecteurs, etc).

Méthode d'évaluation

Auto-évaluation

La formation se déroule sur 3 journées (7h chaque jour) de 9h30 à 12h30 et de 14h à 18h / Les formations sont accessibles à tous handicaps. Merci de nous contacter pour adapter la formation à vos besoins spécifiques.

INTER 2990€ – INTRA : sur devis

Prix par stagiaire. Petit-déjeuner et repas du midi inclus.

🔹19 au 21 septembre – Grenoble

Téléchargez le détail de la formation en PDF

Cette formation vous intéresse ?

S'inscrire à la formation Inter

Les données vous concernant font l’objet d’un traitement informatique destiné à la gestion des candidatures soumises à Probayes. Ces données sont traitées de manière confidentielle. Seules les personnes habilitées de notre société pourront accéder à vos données à des fins strictement internes. Vos données sont conservées pour une durée maximale de 24 mois après la date de notre dernier contact. Conformément à la réglementation applicable en matière de protection des données personnelles, entrée en application le 25 mai 2018, vous disposez d’un droit d’accès, de rectification, d’opposition, de limitation du traitement, de portabilité et d’effacement. Ces droits peuvent être exercés aux adresses suivantes (veillez à préciser vos nom, prénom, adresse postale et à joindre une copie recto-verso de votre pièce d’identité à votre demande) :

– rgpd@probayes.com– Probayes – 53 Avenue Kuntzmann – 38330 Montbonnot

Dans le cadre de la politique de protection des données personnelles de La Poste, vous pouvez contacter Madame la Déléguée à la Protection des Données, CP C703, 9 rue du Colonel Pierre Avia 75015 PARIS. En cas de difficulté dans la gestion de vos données personnelles, vous pouvez introduire une réclamation auprès de la CNIL.

Contactez-nous

N° SIRET : 45053883000073
Code NAF : 6202A
TVA : FR72 450 538 830
Déclaration d’activité enregistrée sous le numéro 84 38 06761 38 auprès du préfet de la région Auvergne-Rhône-Alpes. Cet enregistrement ne vaut pas agrément de l’Etat.

Ces formations peuvent également vous intéresser

Machine Learning Tronc Commun 2 - MLTC2

Cette formation est un approfondissement théorique des principaux modèles utilisés en apprentissage automatique

Voir la formation

Traitement Automatique des Langues en Python – TAL1

Cette formation a pour objectif de vous faire connaître les traitements basiques des données textuelles en Python et les principales méthodes d’analyse de données textuelles pour les appliquer sur un jeu de données

> Voir la formation

Machine Learning – Tronc Commun 2 – MLTC2

Prochaines sessions :

🔹14 au 16 novembre – Grenoble

Cette formation permet d’approfondir de façon théorique les principaux modèles utilisés en apprentissage automatique

Machine Learning – Tronc Commun 1 – MLTC1