• Maîtriser les concepts fondamentaux de la préparation des données pour appliquer les techniques de machine learning
• Comprendre les bases de l’entraînement et de l’évaluation des modèles
• Maîtriser les concepts clés et appliquer les techniques d’apprentissage supervisé (paramétriques et non paramétriques) et non supervisé
• Apprendre à construire, entraîner et évaluer des modèles

• Préparation des données et Feature Engineering : analyse des propriétés des données, application du feature engineering et du prétraitement pour l’entraînement des algorithmes
• Techniques paramétriques et non paramétriques ; apprentissage supervisé et non supervisé : exploration des différences clés et de leurs applications
• Apprentissage supervisé (paramétrique) : compréhension des modèles paramétriques : régressions, réseaux de neurones et deep learning
• Apprentissage supervisé (non paramétrique) : techniques telles que les arbres de décision, Random Forest, XGBoost et KNN, et évaluation des performances

Cette formation est conçue pour offrir une compréhension approfondie des fondements théoriques du machine learning avancé, en mettant l’accent sur les principes qui déterminent la performance des modèles et leurs applications concrètes. Plutôt qu’un cours intensif en programmation, ce programme privilégie la maîtrise conceptuelle, afin de garantir que les participants puissent interpréter, évaluer et appliquer efficacement les modèles de machine learning. Du code pré-écrit est fourni pour illustrer les principaux algorithmes, permettant ainsi aux participants de se concentrer sur la compréhension du fonctionnement et des raisons derrière les modèles, plutôt que de passer du temps sur les détails de l’implémentation. À l’issue de la formation, les participants seront capables d’exploiter des modèles existants, de prendre des décisions éclairées sur leur utilisation et d’intégrer des solutions de machine learning dans leur contexte métier, sans nécessiter de compétences poussées en programmation

Nos formateurs disposent d’une grande expérience en machine learning et d’une forte expertise en développement Python. Avec un accent mis sur les applications pratiques et concrètes, ils guident les participants à travers la complexité de la construction et du perfectionnement des modèles de machine learning. Tous les participants bénéficient d’un accès complet aux supports de cours, incluant des exemples de code, des jeux de données et des tutoriels pas à pas, afin de garantir une expérience d’apprentissage complète.