Machine Learning - Tronc Commun 2 - MLTC2

Catégorie de formation

Durée de la formation

3 jours – 21 heures

Effectifs

6 à 15 personnes

Objectifs de la formation

  • Approfondir de façon théorique les principaux modèles utilisés en apprentissage automatique
  • Implémenter des modèles dédiés
  • Connaître le modèle objet de scikit-learn pour intégrer ses propres modèles

Atouts - Bénéfices de la formation

  • Un approfondissement des principaux modèles utilisé en apprentissage automatique
  • Formation articulée autour de cas pratiques
  • Un parcours complet allant de l’apprentissage non supervisé aux réseaux de neurones
  • Un support de cours exploitable et personnalisé

Parcours de formation possible

  • Introduction au Traitement Automatique des Langues / NLP – TAL1
  • Traitement Automatique des Langues / NLP pour Chatbot – TAL2

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

  • L’apprentissage non supervisé
  • Les transformeurs scikit-learn
  • Réduction de dimension
  • Clustering
  • Modélisation de densité
  • Auto-encodeurs
  • Implémentation des pré-traitements en scikit-learn
  • L’apprentissage supervisé
  • Les principales tâches d’apprentissage supervisé
  • Les estimateurs scikit-learn
  • Les modèles linéaires
  • Les méthodes à noyaux
  • Les arbres de décision
  • Les méthodes ensemblistes
  • Les réseaux de neurones

Publics

Data Scientist

Prérequis

  • Les Data Scientits voulant approfondir leur compréhension des algorithmes courants et apprendre les outils permettant de mettre en œuvre des algorithmes dédiés de manière réutilisable.
  • Connaissance pratique des principaux algorithmes utilisés en apprentissage automatique
  • Savoir utiliser scikit-learn
  • Machine Learning Tronc Commun 2 – MLTC2
  • Bonne connaissance des bases mathématiques en statistiques, analyse et algèbre linéaire

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.

🔹14 au 16 novembre – Grenoble

 

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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

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Prochaines sessions :

🔹19 au 21 septembre – Grenoble

 

 

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 !