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Nos domaines de formation :
Toutes nos formations IA, Machine Learning, analyse de données

Formation Cycle certifiant Machine Learning et Deep Learning avec R

Cycle Certifiant
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Durée : 15 jours
Réf : KNR
Prix  2020 : 6460 € H.T.
Remises non applicables
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Composition
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
Programme

Avec ce cycle machine learning et deep learning avec R, vous apprendrez à modéliser et représenter des données, mettre en œuvre le machine learning, le deep learning et les techniques de text mining pour vos projets big data. Vous serez reconnu data scientist spécialiste du machine learning et deep learning.

Objectifs pédagogiques

  • Maîtriser les techniques d'exploration de données fondamentales avec R (régressions, ACP, etc.)
  • Mettre en œuvre la chaîne de conception appliquée au machine learning dans un contexte big data batch et streaming
  • Connaître les bibliothèques, principes de conception, outils de diagnostics et domaines d'application du deep learning
  • Comprendre et mettre en application les techniques du text mining pour le machine et le deep learning

Méthodes pédagogiques

Le socle des connaissances en statistiques est fondamental. Les formations doivent être suivies dans l'ordre suivant : DTA, MLB, DPL et MMD.
PROGRAMME DE FORMATION

Big Data Analytics avec R, modélisation et représentation des données

  • Introduction à la modélisation.
  • Procédures d'évaluation de modèles.
  • Les algorithmes supervisés (régression multi variée, polynomiale, régularisée, logistique et le Naive Bayes).
  • Les algorithmes non supervisés (clustering hiérarchique, non hiérarchique et approches mixtes).
  • Analyse en composantes. Analyse de données textuelles.

Travaux pratiques
Mise en place d'échantillonnages de jeux de données. Effectuer des tests d'évaluations sur plusieurs modèles fournis. Mise en œuvre de la diminution du nombre des variables et identification des facteurs sous-jacents des dimensions associées à une variabilité importante, etc.

Machine learning, méthodes et solutions

  • Introduction au machine learning.
  • Les modèles prédictifs, l'approche fréquentiste.
  • Les modèles et apprentissages bayésiens (modèles graphiques, méthodes bayésiennes et modèles markoviens).
  • Machine learning en production.

Travaux pratiques
Évaluation et comparaison des différents algorithmes. Mise en œuvre des familles d'algorithmes en utilisant des jeux de données variés. Mise en production d'un modèle prédictif avec l'intégration dans des processus de batch et dans des flux de traitements, etc.

Deep learning par la pratique

  • Introduction au deep learning. Évolution des réseaux de neurones et les raisons du succès actuel.
  • Introduction aux réseaux de neurones artificiels. Entraînement de réseaux de neurones profonds.
  • Réseaux de neurones convolutifs (CCN). Réseaux de neurones récurrents (RNN).
  • Deep Learning avec Keras (régression logistique, perceptron, réseaux de neurones convolutifs).
  • Autoencodeurs.

Travaux pratiques
Mise en œuvre d'un réseau de neurones à la manière du framework TensorFlow. Mise en œuvre des CNN, des RNN, de Keras et des autoencodeurs en utilisant des jeux de données variés, etc.

Text mining pour le machine learning et le deep learning

  • Les approches traditionnelles en text mining.
  • Feature Engineering pour la représentation de texte.
  • La similarité des textes et classification non supervisée.
  • La classification supervisée du texte.
  • Natural Language Processing et deep learning.

Travaux pratiques
La recherche des documents, la préparation, la transformation et la vectorisation des données en DataFrame. Mise en place des opérations d’extraction des caractéristiques de données textuelles afin d’effectuer des classifications, etc.


Journée de certification

Le programme de cours KRS sera bientôt disponible
Composition
Participants / Prérequis

» Participants

Data miners, data scientists, ingénieurs IA, etc. Tout acteur ayant à consolider et à faire valider ses connaissances pour être reconnu data scientist spécialiste machine learning et deep learning.

» Prérequis

Bonnes connaissances en statistiques, en mathématiques et en R. Bonnes connaissances en machine learning et du deep learning. Expérience requise.
Intra / sur-mesure

Demande de devis intra-entreprise
(réponse sous 48h)

Vos coordonnées

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Cliquez sur composition du cycle et choisissez les dates des sessions pour les cours qui le composent

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