Machine Learning avec Python

3 jours d’immersion intensive dans le Machine Learning avec Python

Découvrez le pouvoir de Python dans le domaine du machine learning en trois jours intenses de formation. Explorez les fondamentaux et les applications avancées pour maîtriser cet outil essentiel dans le monde en constante évolution de l’intelligence artificielle. Rejoignez-nous pour acquérir les compétences clés et libérer tout le potentiel de l’apprentissage automatique.

Au programme :

 Introduction au Machine learning

  • Définitions et concepts clés du Machine Learning.
  • Différences entre l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
  • Aperçu des outils et des bibliothèques populaires (Python, scikit-learn, Jupyter)
  • Les étapes d’un projet Machine Learning
  • Les enjeux éthiques

Acquisition, traitement et visualisation des données  

  • Collecte et exploration de données
  • Nettoyage et transformation des données
  • Visualisation des données (seaborn, matplotlib, plotly) 

Features engineering 

  • Encodage des données   
  • les méthodes de sélection des features 
  • Utiliser les bibliothèques Boruta, dabl, etc. 

Les modèles de régression 

  • Les modèles de régression ( Ridge, lasso, decision tree, xgboost, etc.) 
  • Les métriques d’évaluation ( R2, MSE, MAE)
  • Mini projet régression : prédire les prix des ventes immobilières 

Les modèles de classification 

  • Les modèles de classification (Régression logistique, Arbres de décision, Xgboost, SVM ) 
  • les métriques d’évaluation ( Precision ,recall, accuracy, matrice de confusion, ROC)
  • Mini projet régression : détecter le risque de diabète chez un patient  

Les modèles de clustering 

  • Les modèles de clustering (K means, DBSCAN, Agglomerative clustering  ) 
  • les métriques d’évaluation ( ARI, indice de silhouette)
  • Mini projet Clustering  : segmentation clients pour le service marketing

Bonus : Introduction au DeepLearning 

  • Comprendre les concepts de base du Deep Learning et la structure de Keras, une bibliothèque Python pour le développement de modèles de réseaux neuronaux.
  • Apprendre à construire et entraîner un modèle de réseau neuronal simple à l’aide de Keras, en utilisant des ensembles de données standards
  • Évaluation et amélioration du Modèle : Explorer les techniques d’évaluation des performances du modèle et les méthodes d’amélioration, telles que l’optimisation des hyperparamètres et la régularisation.

Pour aller plus loin, suivez notre formation Deep Learning avec Python

  • Prix: à partir de 1500 € HT
  • Durée: 3 jours
  • Modalités: disponible à distance, en présentiel, en intra ou inter entreprises, ainsi qu’en format one-to-one, en français ou en anglais
  • Financement: prise en charge OPCO possible
  • Public:  toute personne désirant maîtriser l’art de la création de modèles de ML
  • Prérequis: curiosité et bonne humeur!