Python pour la data science: Machine Learning – Tronc commun 1 – MLTC1

Durée de la formation

3 jours – 21 heures

Effectifs

5 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 TAL

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 a 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 Mignon est docteur en informatique spécialisé en vision par ordinateur et apprentissage automatique. Il travaille depuis 7 ans chez Probayes en tant qu’ingénieur recherche et développement et chef de projet sur des sujet 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
  • Discussions sur l’intégration des algorithmes dans une démarche d’optimisation

 

Publics

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

Prérequis

  • Lecture de l’anglais technique
  • Connaitre Python / Formation « Python pour la data science : le langage Python – PY1 »
  • Savoir utiliser les Notebooks Jupyter
  • Connaitre les bases de la manipulation de données en Python / Formation « Python pour la data science : : Exploration de données – PY2 »
  • Connaissances mathématiques de bases en statistique, analyse (gradients), algèbre linéaire (matrices, vecteurs, etc).

Méthode d'évaluation

Auto-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 : dur devis *Prix HT par stagiaire. / Repas non compris

Prix par stagiaire. Repas du midi non inclus.

Non renseigné

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Pas de prochaines sessions à venir
Cette formation est la première d’une série de formations autour de la data science et du langage Python. Cette première formation a pour but de présenter les bases du langage Python.Les supports de formation sont rédigés en anglais, toutefois les sessions sont données en français.Cette formation n’est pas une initiation à la programmation (nous supposons que les participants connaissent déjà les concepts de base de la programmation), ni une formation au développement en Python (nous n’aborderons pas les notions de tests unitaires, tests fonctionnels, intégrations continue, etc.).