Formation Machine learning : implémentation en Python

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Public : Développeurs Python, Data Scientists, Managers de projets

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Durée : 5 jour(s)

Syllabus de la formation Machine learning : implémentation en Python

Pré-requis : Maîtrise des bases du langage Python

Objectifs : Comprendre et choisir une méthode d'apprentissage automatique - Acquérir les bases du Machine Learning avec Python

Sanction : Attestation de fin de formation mentionnant le résultat des acquis

Référence : INT101603-F

Accessibilité : Si vous êtes en situation de handicap, nous sommes en mesure de vous accueillir, n'hésitez pas à nous contacter à referenthandicap@dawan.fr, nous étudierons ensemble vos besoins

Contact : commercial@dawan.fr

Télécharger le programme
INTER INTRA TUTORAT

À partir de

1 175,00 € HT / jour

Tarif pour une personne à distance sans frais
+ 75,00 € HT par participant supplémentaire
+ frais en cas de formation présentielle

1 500,00 € HT

Pour 20 tickets de 30mn (10 heures) utilisables pendant 12 mois

Tarif présentiel

3 475,00 € HT

  • PC et logiciels fournis
  • Paiement à 30 jours

Tarif distanciel

2 780,00 € HT

  • PC et logiciels à distance fournis sur demande
  • Paiement à 30 jours
Contacter Dawan

Programme Machine learning : implémentation en Python

Comprendre l'apprentissage automatique (Machine Learning)

Machine Learning : définition, contextes d'utilisation, phases (apprentissage, mise en production)
Enjeux et limites
Approches mathématiques et statistiques
Application et types de données : graphes, arbres, courbes, vecteurs de caractéristiques Qualification de la phase d'apprentissage : classification, régression, renforcement, non supervision
Panorama d'algorithmes : régressions (linéaire ou logistique), machines à vecteurs, réseaux de neurones, k plus proches voisins (KNN), boosting,...
Facteurs de pertinence et d'efficacité : nombre d'exemples, qualité des attributs, pourcentage des données renseignées ou manquantes, bruit

Organiser un projet d'apprentissage

Défintion du problème
Acquisition des données
Analyse et exploration des données
Préparation et nettoyage des données
Extraction de caractéristiques
Choix ou construction du modèle d'apprentissage
Entrainement, évaluation et optimisation
Test et vérification de surapprentissage Déploiement

Découvrir des bibliothèques Python

NumPy : manipulation de matrices et fonctions
Pandas : lecture et manipulation de données
Jupyter et ses Notebook : utilisation de cahiers électroniques

Implémenter des algorithmes d'apprentissage sur des données

Présentation d'une base de données
Régression linéaire (simple ou multiple) : étude, import, création et application d'un modèle, évaluation
Régression logistique : packages, création et application d'un modèle, évaluation et matrice de confusion
K plus proches voisins (KNN) : packages Python, Application et évaluation, amélioration
Support Vector Machine (SVM) : principe, découverte de la base de données, application et évaluation
Analyse en composante principale (PCA) : principe, création du modèle et visualisation des données en 2D
Decision Tree : principe, préparation des données, création du modèle et visualisation de l'arbre de décision
Random Forest : principe, implémentation en Python

Evaluer les modèles implémentés

Ré-échantillonnage
Représentativité des données d'apprentissage Interprétation de la matrice de confusion Sensibilité et spécificité d'un test : Receiver Operating Characteristic (ROC) et Area under the ROC Curve (AUC)

CopyrightDepot Dawan

Délai d'accès :

Le délai d’accès à la formation certifiante est de 7 jours après validation du dossier. Pour un financement CPF, la validation doit être faite 11 jours ouvrés avant le début. Hors CPF, délai de 1 à 3 semaines selon les sessions.

Méthodes mobilisées :

  • Un formateur expert ayant suivi une formation à la pédagogie et ayant au minimum 3 années d'expériences dans le domaine visé
  • Matériel pour les formations présentielles informatiques : un PC par participant
  • Un support et les exercices du cours pour chaque stagiaire
  • Synchrone en présentiel ou distanciel. Plateforme utilisée : Microsoft Teams. Pour le distanciel : diagnostic technique avec les stagiaires pour tester la connexion et les modalités pratiques.
  • Méthodologie basée sur l'Active Learning (75% de pratique minimum) et un programme pédagogique riche et interactif :
  • Expositive : Apport de contenu théorique structuré pour consolider vos connaissances.
  • Interrogative : Moments de réflexion pour questionner et approfondir vos pratiques.
  • Démonstrative : Exercices pratiques pour illustrer les concepts clés.
  • Active : Ateliers d'entraînement pour une mise en application immédiate.
  • Expérimentale : Études de cas concrets pour ancrer les apprentissages dans la réalité.
  • Collaborative : Espaces de partage et d'échange d'expériences pour enrichir la formation.
  • Un format conçu pour favoriser l'engagement, la pratique et l'impact durable dans vos activités professionnelles.

Méthodes d'évaluation :

Les évaluations en cours de formations sont réalisées par les ateliers de mise en pratique et les échanges avec les formateurs.

Un espace apprenant dédié moncompte.dawan.fr :

  • Informations relatives à la ou aux futures formations (plan, syllabus et éventuellement informations relatives à la certification)
  • Positionnement à l'entrée et à la sortie de la formation
  • Définition des besoins et attentes par l'apprenant en amont de la formation
  • Émargement en ligne
  • Évaluation à chaud
  • Évaluation à froid
  • Attestation de formation
  • Boissons offertes pendant les pauses en inter-entreprises
  • Salles lumineuses et locaux facilement accessibles
  • Certification CPF quand formation éligible

Suite de parcours et formations associées

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  • Le cours m'a beaucoup aidé sur le plan professionnel. J'ai un projet personnel en ce moment dans le domaine de l'IA et le fait d'avoir fait du Machine Learning cette semaine m'a donné quelques idées pour le mettre en place. Je savais pas qu'on pouvais aussi aller loin avec FastAPI. Sur le plan professionnel le projet a répondu à mes attentes
  • Le formateur nous a présenté de nombreux sujets tous très intéressant, ça change vraiment de ce que nous voyons d'habitude et j'ai appris une autre manière de développer
  • Sacha F.