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- Machine learning – Niveau avancé – 06/10/2025 Voir la session
Cette formation vise à approfondir les connaissances en machine learning en se concentrant sur l’implémentation des algorithmes d’apprentissage avancés et leur application aux jeux de données. Les participants apprendront à mettre en œuvre des modèles de régression, des méthodes de gradient pour l’apprentissage de modèles complexes, et à traiter des séries temporelles partiellement observées.
Prérequis
- Les participants doivent avoir des connaissances de base en statistiques ou en machine learning, ainsi qu'une compréhension des notions de probabilités et statistiques. Une expérience préalable avec des modèles de régression serait bénéfique.
Fonctionnalités
- Mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage avancés.
- Appliquer des modèles de régression à des jeux de données.
- Comprendre et utiliser des méthodes de gradient pour l'apprentissage de modèles complexes.
- Traiter des séries temporelles partiellement observées en utilisant des techniques avancées.
- Analyser des études de cas pour résoudre des problèmes réels en machine learning.
Public ciblé
- Cette formation s'adresse aux ingénieurs et techniciens ayant des connaissances de base en statistiques ou en machine learning, ainsi qu'une compréhension des notions de probabilités et statistiques.
Détails
- 2 Sections
- 8 Lessons
- 14 Weeks
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- Rappels et Modèles de Régression (7 heures)4
- Méthodes de Gradient et Séries Temporelles (7 heures)4
- 2.1Méthodes de gradient pour l’apprentissage de modèles complexes (1 heures)
- 2.2Travaux pratiques sur l’utilisation des méthodes de gradient (2 heures)
- 2.3Apprentissage pour les séries temporelles partiellement observées (2 heures)
- 2.4Travaux pratiques sur l’application à des données temporelles (2 heures)
Instructeur
