Formation Intelligence artificielle - Machine learning, méthodes et solutions (4-027)
Description
Objectif général de la formation : Former les participants à utiliser des techniques de Machine Learning adaptées à la résolution de problèmes complexes et à évaluer les performances des modèles déployés. Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 20 Niveau SAME visé : Application (A) Compétences visées : Maîtriser les modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé. Construire des représentations abstraites pour la résolution de problèmes complexes. Identifier et mettre en œuvre des solutions adaptées aux problématiques d’entreprise. Évaluer les performances des solutions mises en œuvre et proposer des améliorations.
- Comprendre les différents modèles d’apprentissage.
- Comprendre les différents modèles d’apprentissage.
- Identifier les méthodes d’apprentissages pertinentes pour résoudre un problème.
- Appliquer et évaluer les méthodes identifiées sur un problème.
- Faire le lien entre les différentes techniques d’apprentissage.
- Data analysts et data scientists.
- Ingénieurs travaillant sur des projets d’intelligence artificielle.
- Décideurs souhaitant comprendre les différentes approches de résolution de problèmes via le Machine Learning.
- Notions de base en statistiques et mathématiques.
- Connaissances fondamentales en programmation (Python recommandé).
- 1
Jour 1 : Concepts fondamentaux et introduction aux modèles (6 heures)
- Introduction au Machine Learning (2 heures)
- 2
Définition et classification des modèles d’apprentissage (supervisé, non supervisé, semi-supervisé).
- 3
Applications concrètes dans divers domaines (santé, finance, marketing).
- 4
Études de cas : Identifier les problématiques adaptées au Machine Learning.
- Exploration des données (2 heures)
- 5
Préparation et nettoyage des données pour l’apprentissage.
- 6
Identification des variables pertinentes.
- 7
Travaux pratiques : Manipulation de données avec Python et pandas.
- Premiers modèles d’apprentissage supervisé (2 heures)
- 8
Régressions, arbres de décision, k-nearest neighbors.
- 9
Méthodes d’évaluation des performances (cross-validation, métriques).
- 10
Travaux pratiques : Implémentation de modèles simples.
- 11
Jour 2 : Méthodes avancées et apprentissage non supervisé (6 heures)
- Modèles avancés supervisés (3 heures)
- 12
Forêts aléatoires, machines à vecteurs de support (SVM).
- 13
Introduction aux réseaux de neurones pour l’apprentissage supervisé.
- 14
Travaux pratiques : Comparaison des performances des modèles avancés.
- Apprentissage non supervisé (3 heures)
- 15
Méthodes de clustering : k-means, DBSCAN.
- 16
Réduction de dimensionnalité : PCA, t-SNE.
- 17
Travaux pratiques : Réalisation d’un clustering sur des données complexes
- 18
Jour 3 : Modélisation et résolution de problèmes (6 heures)
- Modélisation abstraite des problèmes (3 heures)
- 19
Identifier les caractéristiques d’un problème métier.
- 20
Transposer un problème métier en une problématique adaptée au Machine Learning.
- 21
Atelier : Élaborer une modélisation pour un cas concret d’entreprise.
- Implémentation des solutions (3 heures)
- 22
Choix des modèles adaptés.
- 23
Optimisation des hyperparamètres.
- 24
Travaux pratiques : Résolution complète d’un problème métier avec un pipeline ML.
- 25
Jour 4 : Évaluation, synthèse et perspectives (6 heures)
- Évaluation des performances et amélioration (3 heures)
- 26
Analyse des résultats des modèles : précision, recall, F1-score.
- 27
Amélioration des modèles via la régularisation, l’augmentation des données.
- 28
Études de cas : Proposer des améliorations pour des solutions existantes
- Synthèse et intégration des méthodes (3 heures)
- 29
Comparaison des techniques étudiées.
- 30
Discussions sur les évolutions et tendances du Machine Learning.
- 31
Travaux pratiques : Réalisation d’un projet final intégré
Ils nous font Confiance
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Questions fréquentes
FAQ : Formation Intelligence artificielle - Machine learning, méthodes et solutions (4-027)
Oui, mais la prise en charge d'une formation professionnelle par un OPCO dépend de votre opérateur de compétences, de votre branche d'activité et des critères de financement applicables. Ascent Formation vous accompagne dans l'identification des possibilités de financement adaptées à votre entreprise.
Une formation inter-entreprises réunit des participants issus de différentes organisations, tandis qu'une formation intra-entreprise est organisée pour les collaborateurs d'une même entreprise. Le format intra permet notamment d'adapter le contenu et les modalités aux besoins spécifiques de vos équipes.
Selon la formation proposée, il est possible de suivre une formation professionnelle à distance, en présentiel ou selon d'autres modalités disponibles. Consultez les informations de la session concernée ou contactez-nous pour connaître les formats possibles.
Oui, une formation professionnelle peut être adaptée aux objectifs, au niveau des participants et aux besoins opérationnels de votre entreprise. Ascent Formation vous propose des parcours personnalisés pour accompagner le développement des compétences de vos équipes.
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