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Formation Introduction au machine learning avec Python


  • mlpgc
  • Durée : 2 jours
  • Tarif : 1150 € HT

92%

Taux de satisfaction clients
(sur 742 évaluations du 19/05/21 au 24/10/22)

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Objectifs

À l’issue de la formation, le participant sera capable de :

Appliquer des algorithmes de machine learning
Identifier les limites du machine learning
Mesurer la fiabilité d’un modèle
Comparer différents algorithmes

Prérequis

Maîtriser les librairies scientifiques NumPy et pandas ou avoir suivi la formation ‘Python Scientifique’.

Public

Techniciens, ingénieurs, développeurs, scientifiques, enseignants.

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Bon à savoir

Evaluez votre niveau

Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation via notre centre d’examen. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.

Notre formateur

La formation est animée par un professionnel de l’informatique et de la pédagogie. Il est en veille technologique permanente et possède plusieurs années d’expérience sur les produits, technologies et méthodes enseignés.

Travaux pratiques

Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Elles peuvent être personnalisées pour répondre à vos besoins (contenu, dates, rythme...).

A distance / Classe virtuelle

En classe virtuelle, vous êtes en totale immersion avec le groupe et participez à la formation dans les mêmes conditions que le présentiel : cours théorique, travaux pratiques, échanges en temps réel avec le formateur et les autres stagiaires…

Un cadre Maîtrisé

3 à 6 participants maximum par session pour respecter les objectifs et résultats attendus et pour permettre la réalisation de tous les ateliers pratiques dans de bonnes conditions.
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Les + d'une formation Access it
Des formations d'excellence, éligibles CPF, disponibles en distanciel, et animées par des consultants experts passionnés par leur métier.
En savoir plus
modules

Les Modules
de formation

Module 1
Introduction

Qu’est-ce que le machine learning ?

Pourquoi Python pour le machine learning ?
Pourquoi utiliser le machine learning ?
Apprentissage supervisé
Apprentissage non-supervisé
Apprentissage par renforcement
Les défis du machine learning
Module 2
Les étapes d’un projet machine learning

Récupérer des données

Visualiser des données
Préparer et nettoyer les données
Sélectionner et entraîner un modèle
Mesurer la fiabilité d’un modèle
Module 3
Algorithmes de machine learning : théorie et pratique avec scikit-learn

Classification

Régression
SVM
Clustering
Arbres de décision
Forêts aléatoires
Réduction de dimension

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