Formation Apprenez le machine learning en python ou java

Plongez dans l’univers fascinant du Machine Learning en Python ! Rejoignez notre formation intensive de 2 jours et découvrez les secrets de cette technologie révolutionnaire au cœur de l’Intelligence Artificielle avec son principal langage de programmation. De l’apprentissage supervisé à l’optimisation des modèles, apprenez les fondamentaux du ML et donnez vie à vos projets les plus ambitieux. Prêt à maîtriser l’avenir de la technologie ? Inscrivez-vous dès maintenant et devenez un expert du Machine Learning en Python !”

• Durée de la Formation

  2 jours.

• Objectifs pédagogiques:

  Cette formation vise à introduire les participants aux concepts fondamentaux du Machine Learning (ML) en utilisant Python comme langage de programmation.
  Les participants apprendront les principes de base du ML, les techniques de prétraitement des données, ainsi que la mise en œuvre et l’évaluation des modèles de ML.

• Public concerné:

  Cette formation s’adresse aux codeurs professionnels ayant une connaissance de base en Python et désireux de comprendre les principes du Machine Learning pour les applications professionnelles.
  
  Des bases en modélisation mathématique et en algorithme d’apprentissage machine est un plus.

• Prérequis:

  ● Connaissance de base en programmation Python.
  
  ● Familiarité avec les concepts mathématiques fondamentaux tels que l’algèbre linéaire et les probabilités.

• Programme:

  Jour 1 Formation Apprenez le machine learning en python ou java
  
  

  • Définition et objectifs du Machine Learning.
  • Différence entre l’apprentissage supervisé, non supervisé et semi-supervisé.
  • Applications et cas d’utilisation du Machine Learning dans divers domaines professionnels.
  • Environnement de Développement
  • Configuration de l’environnement Python pour le développement de Machine Learning.
  • Utilisation des bibliothèques populaires telles que NumPy, Pandas et Matplotlib.
  • Prétraitement des Données
  • Chargement et exploration des données.
  • Nettoyage des données manquantes et aberrantes.
  • Transformation des données catégorielles et normalisation des données numériques.

  Jour 2
  

  • Modèles de Machine Learning
  • Introduction aux modèles d’apprentissage supervisé (Régression linéaire, Régression logistique, K-NN, etc.).
  • Introduction aux modèles d’apprentissage non supervisé (Clustering, PCA, etc.).
  • Techniques d’évaluation des modèles de ML.
  • Mise en Œuvre des Modèles
  • Utilisation de bibliothèques ML telles que Scikit-Learn pour la mise en œuvre des modèles.
  • Formation, validation et ajustement des paramètres des modèles.
  • Étapes Supplémentaires
  • Méthodes pour éviter le surajustement et l’optimisation des hyperparamètres.
  • Introduction à l’apprentissage en profondeur (Deep Learning) et ses applications.

• Moyens d’évaluation:

  ● Évaluation continue tout au long de la formation à travers des exercices pratiques
  
  ● Évaluation finale basée sur la réalisation d’un projet pratique impliquant la création et l’évaluation d’un modèle de Machine Learning.

• Méthodologie & Didactique:

  ● Cours théoriques accompagnés d’exemples pratiques.
  
  ● Travaux pratiques sur des ensembles de données réels.
  
  ● Sessions de questions-réponses pour clarifier les concepts.
  
  ● Réalisation de projets pour mettre en pratique les connaissances acquises.

• Certification

  Une attestation sera délivrée aux participants ayant satisfait aux critères d’évaluation de la formation.

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Formation Apprenez le machine learning en python ou java

Contenu:

• 2 Jours de Formation
• 1 programme varié alternant présentations et mises en pratique avec différents modèles.
• 1 Formateur Certifié
• 1 attestation de formation

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