Formation Machine Learning
Maitrisez l’apprentissage automatique
Commencez à apprendre à entraîner des modèles et développer des compétences en Machine Learning grâce à notre formation certifiante sur les bases de l'apprentissage automatique.
- Apprendre à créer des modèles prédictifs.
- Notre formation Machine Learning vous aide à maîtriser les notions clés grâce à des projets pratiques et un suivi personnalisé.
- Poursuivre votre parcours avec notre formation Data Science pour ouvrir de nouvelles perspectives professionnelles.
Parcours de la formation Machine Learning
Introduction to Machine Learning
Data Preprocessing
Linear Regression Models
Supervised Learning
Unsupervised Learning
Programme de formation Machine Learning
Introduction à l'apprentissage automatiqueSéance 1 - 3 H
Introduction à l'intelligence artificielle : Explorez les bases de l'IA et son lien avec l'apprentissage automatique.
Types d'apprentissage automatique : Discutez des différents types d'apprentissage automatique, notamment supervisé, non supervisé et apprentissage par renforcement.
Processus CRISP-DM : Présentez le cadre CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), couramment utilisé pour les projets d'apprentissage automatique.
Technologies à utiliser : Discutez des technologies, bibliothèques et outils essentiels couramment utilisés dans l'apprentissage automatique.
Apprentissage Supervisé et Données (Régression Linéaire)Séance 2 - 3 H
Apprentissage Supervisé: Découvrez l'apprentissage supervisé, en vous concentrant sur ses principes et concepts fondamentaux.
Compréhension des Données: Découvrez l'importance de comprendre l’ensemble de données avant de construire des modèles de machine learning.
Visualisation des Données: Discutez des techniques de visualisation de données pour tirer des informations précieuses à partir des données.
Prétraitement des données et régression linéaireSéance 3 - 3 H
Nettoyage des données: Expliquez l'importance du prétraitement des données, y compris les techniques de nettoyage des données.
Modèles de régression linéaire: Présentez les modèles de régression linéaire et leurs applications.
Modèles de régression linéaireSéance 4 - 3 H
Construction de modèles: Approfondissez la construction de modèles de régression linéaire, en abordant les techniques et les bonnes pratiques.
Évaluation des modèles: Discutez des méthodes d'évaluation des performances des modèles, telles que les métriques et la validation croisée.
Workshop 1 & 2 : Mini-projet sur la régression linéaire(Séance 5 et 6/ 6H)Séance 5 - 6 H
Application pratique de la régression linéaire.
Aspects et techniques d'apprentissage supervisé (classification)Séance 6 - 3 H
Récapitulatif de l'apprentissage supervisé : Revue des concepts d'apprentissage supervisé.
Compréhension et visualisation des données : Discussion de l'importance de la compréhension et de la visualisation des données dans les tâches de classification.
Aspects et techniques d'apprentissage supervisé (Classification)Séance 7 - 3 H
Nettoyage des données: Concentration sur le nettoyage des données spécifique aux tâches de classification.
Modèles de classification: Introduction aux modèles de classification et à leur application.
Aspects et techniques d'apprentissage supervisé (Classification)Séance 8 - 3 H
Construction de modèles: Exploration des techniques avancées de classification et de la construction de modèles.
Évaluation des modèles: Discussion des méthodes d'évaluation des performances des modèles de classification.
Workshop 3 & 4 (Classification) Séance 10 et 11/ 6HSéance 9 - 6 H
Atelier pratique: implication des étudiants dans des ateliers où ils travaillent sur des projets de classification.
Aspects et techniques de l'apprentissage non supervisé (clustering et systèmes de recommandation)Séance 10 - 3 H
Apprentissage non supervisé : Introduction aux concepts de l'apprentissage non supervisé.
Compréhension et visualisation des données : Application de la compréhension et de la visualisation des données aux tâches d'apprentissage non supervisé.
Nettoyage des données : Discussion du nettoyage des données pour l'apprentissage non supervisé.
Clustering : Exploration des techniques de clustering.
Construction et évaluation de modèles : Maîtrisez la construction et l'évaluation de modèles d'apprentissage non supervisé.
Workshop 5 (clustering et systèmes de recommandationSéance 11 - 3 H
Workshop: Projets de clustering et de systèmes de recommandation.
Aspects et techniques d'apprentissage non supervisé (clustering et systèmes de recommandation)Séance 12 - 3 H
Systèmes de recommandation : Introduction aux systèmes de recommandation et à leurs composants.
Construction et évaluation de modèles : Poursuite de la construction et de l'évaluation de modèles de systèmes de recommandation.
Workshop 6 (clustering et systèmes de recommandation) Séance 13 - 3 H
Workshop: Impliquer les étudiants dans un atelier axé sur les systèmes de recommandation.
Introduction au projet Séance 14 - 3 H
Lancement du projet : Présentation des détails, des directives et des exigences du projet final.
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