IA & Data

Formation Machine Learning - Fondamentaux avec Python et Scikit-Learn

3 jour(s) • 21h

Éligible OPCO

8,8/10 avis apprenants

Description

Objectif de formation : Cette formation vous permettra d’appréhender et d’appliquer les algorithmes de machine learning (apprentissage automatique) avec la librairie scikit-learn.

Identifier les problèmes pouvant faire appel à l’apprentissage automatique
Découvrir les modèles classiques d’apprentissage supervisé
Évaluer les performances des modèles d’apprentissage
Utiliser la librairie scikit-learn pour comprendre et mettre en oeuvre les différentes étapes d’un traitement de données par apprentissage supervisé

Développeurs
Ingénieurs
Chercheurs
Chefs de projets techniques

Connaissances solides en Python
Facultatif : Connaissances de base en algèbre linéaire
Facultatif : Avoir suivi la formation « Python - Programmation scientifique »

1
Introduction à l’apprentissage automatique
- Historique et motivations
- Panorama des différents types d’apprentissage
- L’apprentissage supervisé : classification vs. régression
- Exemples concrets
2
Les modèles classiques
- Modèles linéaires
- Arbres de décision et modèles sous-jacents
- Support vecteur machines (SVMs) et leurs kernels
- Quelques modèles très utilisés dans l’industrie
3
La réduction de dimensions
- La malédiction de la dimension
- Variables corrélées / décorrélées du problème
- L’apprentissage non-supervisé : PCA & Manifold projection
4
Pré-traitement des données
- Normalisation
- Encodage des variables qualitatives
- Augmentation de données
- Traiter les données manquantes
5
Pipelines scikit-learn
- Découverte du Pipeline scikit-learn
- Enchainement de pré-traitement et d’entrainement de modèle
- Visualisation du Pipeline
- Introduction du ColumnTransformer
6
Sélection des modèles
- Théorème du “No-free lunch”
- Comparer des modèles
- Scores / métriques de performance
7
Optimisation des modèles
- Les hyper-paramètres
- Recherche en grille (grid search) vs. aléatoire (random search)
- Recherche d’hyperparamètres et cross-validation grâce au Pipeline
- Visualisation des résultats avec parallel plots (ex : plotly ou hiplots)

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Questions fréquentes

FAQ : Formation Machine Learning - Fondamentaux avec Python et Scikit-Learn

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.