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Formation : Machine learning, méthodes et solutions

Machine learning, méthodes et solutions



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Le Machine Learning couvre l'ensemble des méthodes et concepts qui permettent d'extraire automatiquement à partir de données, des modèles de prédiction et de prise de décision. Durant ce cours, vous mettrez en œuvre les différents algorithmes du domaine et appréhendez les bonnes pratiques d'un projet Machine Learning.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Cours pratique en présentiel ou en classe à distance
Disponible en anglais, à la demande

Réf. MLB
  4j - 28h00
Prix : 2860 € H.T.
Pauses-café et
déjeuners offerts




Le Machine Learning couvre l'ensemble des méthodes et concepts qui permettent d'extraire automatiquement à partir de données, des modèles de prédiction et de prise de décision. Durant ce cours, vous mettrez en œuvre les différents algorithmes du domaine et appréhendez les bonnes pratiques d'un projet Machine Learning.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Comprendre les différents modèles d'apprentissage
Modéliser un problème pratique sous forme abstraite
Identifier les méthodes d'apprentissage pertinentes pour résoudre un problème
Appliquer et évaluer les méthodes identifiées sur un problème
Faire le lien entre les différentes techniques d'apprentissage

Public concerné
Ingénieurs/chefs de projet souhaitant considérer les techniques d'apprentissage automatique dans la résolution de problèmes industriels.

Prérequis
Connaissances de base en Python et en statistiques de base (ou connaissances équivalentes à celles apportées par le stage "Statistiques, maîtriser les fondamentaux" (Réf. STA)).
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Programme de la formation

Introduction au Machine Learning

  • Le Big Data et le Machine Learning.
  • Les algorithmes d'apprentissage supervisés, non supervisés et par renforcement.
  • Les étapes de construction d'un modèle prédictif.
  • Détecter les valeurs aberrantes et traiter les données manquantes.
  • Comment choisir l'algorithme et les variables de l'algorithme ?
Démonstration
Prise en main de l'environnement Spark avec Python à l'aide de Jupyter Notebook. Visualiser plusieurs exemples de modèles fournis.

Procédures d'évaluation de modèles

  • Les techniques de ré-échantillonnage en jeu d'apprentissage, de validation et de test.
  • Test de représentativité des données d'apprentissage.
  • Mesures de performance des modèles prédictifs.
  • Matrice de confusion, de coût et la courbe ROC et AUC.
Travaux pratiques
Evaluation et comparaison des différents algorithmes sur les modèles fournis.

Les modèles prédictifs, l'approche fréquentiste

  • Apprentissage statistique.
  • Conditionnement des données et réduction de dimension.
  • Machines à vecteurs supports et méthodes à noyaux.
  • Quantification vectorielle.
  • Réseaux de neurones et Deep Learning.
  • Ensemble learning et arbres de décision.
  • Les algorithmes de Bandits, optimisme face à l'incertitude.
Travaux pratiques
Mise en œuvre des familles d'algorithmes en utilisant des jeux de données variés.

Les modèles et apprentissages bayésiens

  • Principes d'inférence et d'apprentissage bayésiens.
  • Modèles graphiques : réseaux bayésiens, champs de Markov, inférence et apprentissage.
  • Méthodes bayésiennes : Naive Bayes, mélanges de gaussiennes, processus gaussiens.
  • Modèles markoviens : processus markoviens, chaînes de Markov, chaînes de Markov cachées, filtrage bayésien.
Travaux pratiques
Mise en œuvre des familles d'algorithmes en utilisant des jeux de données variés.

Machine Learning en production

  • Les spécificités liées au développement d'un modèle en environnement distribué.
  • Le déploiement Big Data avec Spark et la MLlib.
  • Le Cloud : Amazon, Microsoft Azure ML, IBM Bluemix...
  • La maintenance du modèle.
Travaux pratiques
Mise en production d'un modèle prédictif avec l'intégration dans des processus de batch et dans des flux de traitements.


Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.

Avis clients
4,3 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
ELIANE C.
10/09/24
4 / 5

Formateur très compétent, cours intéressant, je croyais qu’on aurait le temps de voir davantage de méthodes plus poussées. Le temps attribué aux TP est trop long à mon goût, même s’ils sont bien conçu, je me suis ennuyée.
PHILIPPE D.
10/09/24
5 / 5

Formation très complète.Les aspects API/dashboard moins essentiels (répondent peu à mes besoins).Des compléments sur les différentes structures de réseau de neurones (RNN / convolutions) et les cas ou ils s’appliquent pourraient être intéressant.
FANNY C.
10/09/24
5 / 5

Contenu complet passant en revue tous les aspects importants du sujet, avec une partie pratique importante.



Horaires
les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.

Dates et lieux
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