top of page

Machine Learning Essentials : Fondamentaux et applications pratiques

average rating is 4.4 out of 5, based on 19 votes, Note de la Formation
Decription

Description :

Initiez-vous aux fondamentaux du machine learning et à ses applications concrètes. Maîtrisez les concepts clés : apprentissage supervisé, non supervisé, et par renforcement à travers des exemples pratiques. Découvrez les algorithmes essentiels (régression, classification, clustering) et leur implémentation. Développez les compétences nécessaires pour préparer vos données, entraîner des modèles simples et évaluer leurs performances.

intra.png

Les intra les plus accessibles du marché. 

Offrez à vos employés une formation clé en main sur ce programme ou personnalisez-le pour répondre parfaitement aux besoins spécifiques de votre entreprise.

6200€ HT

Prix pour un groupe de 12 personnes maximum

Ref:

MLS1

3 Jours

/

21h00

Public

    - Développeurs
    - Data scientists
    - Étudiants en IA

    Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Chaque situation étant unique, nous vous demandons de préciser l’adaptation nécessaire à l’inscription.

Objectifs de formation

    - Comprendre les concepts de base du machine learning
    - Explorer les différents types d’apprentissage (supervisé, non supervisé)
    - Mettre en œuvre des modèles simples en Python
    - Évaluer la performance des modèles

Prérequis

    - Notions de programmation (Python)
    - Mathématiques de base (algèbre linéaire, probabilités)
Objectifs

Programme de formation

Programme

Machine Learning Essentials : Fondamentaux et applications pratiques

Introduction au Machine Learning (ML)

    Comprendre les principes de base : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
    Différences entre IA, ML et Deep Learning.
    Exploration des algorithmes courants : régressions, arbres de décision, SVM.
    Présentation des cas d’usage réels.
    Comprendre les concepts de biais, variance et overfitting.

Manipulation des données pour le ML

    Préparation des données : nettoyage, normalisation, encodage.
    Utilisation des bibliothèques Python comme pandas et numpy.
    Visualisation des données pour explorer les tendances et corrélations.
    Séparation des ensembles d’entraînement et de test.
    Comprendre l’importance de la qualité des données pour l’entraînement des modèles.

Construire un modèle ML simple

    Utilisation de scikit-learn pour entraîner un modèle simple.
    Évaluation des performances : métriques (précision, rappel, F1-score).
    Optimisation des hyperparamètres d’un modèle.
    Validation croisée pour améliorer la robustesse du modèle.
    Interprétation des résultats pour une prise de décision éclairée.

​

    ​

​

    ​

​

    ​

​

    ​

​

01 85 09 29 06
contact@oxformation.com

    ​
bottom of page