Machine Learning - Tronc Commun 1 - MLTC1

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 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 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 « Initiation à Python – 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
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.
2990€

Prix par stagiaire. Repas du midi non inclus.

🔹28 novembre au 1er décembre – Grenoble

🔹13 au 15 décembre – Paris

 

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Cette formation n’est actuellement pas ouverte aux inscriptions

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) :

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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.

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Prochaines sessions :

🔹28 novembre au 1er décembre – Grenoble

🔹13 au 15 décembre – Paris

 

Vous avez un profil technique, vous connaissez Python, les bases de la manipulation de données en Python et vous savez utiliser les Notesbooks Jupyter. Vous souhaitez à présent comprendre les principales tâches d’apprentissage automatique, les algorithmes associés, les protocoles de sélection des modèles et les enjeux du déploiement d’un algorithme d’Intelligence Artificielle ? Cette formation est faite pour vous !
Prochaines sessions :

🔹11 au 13 octobre – Grenoble

🔹27 au 29 septembre – Paris

 

Vous avez un profil technique, vous avez déjà codé et vous souhaitez découvrir de nouveaux outils (PyCharm, Anaconda, Jupyter), les structures de base du langage et l’organisation du code, alors cette formation est faite pour vous. A l’issue de cette formation, vous saurez créer des outils de commande et travailler sur un projet en Python.
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