L'essentiel du Machine Learning

Dernière mise à jour : 16/12/2020

Description
Module 1 : Introduction
  • Zoom sur les données et les requêtes, attentes, des utilisateurs.
  • Les étapes de la préparation des données.
  • Qu'est la data munging ?
  • Le rôle du Data Scientist.

Module 2 : Le Machine Learning
  • Définition, les attentes par rapport au Machine Learning
  • Les valeurs d'observation, et les variables cibles.
  • Ingénierie des variables.


Module 3 : Apprentissage automatique
  • Les méthodes : apprentissage supervisé et non supervisé
  • Classification des données,
  • Algorithmes : régression linéaire, k-voisins,classification naïve bayésienne, arbres de décision, etc

Module 4 : Les risques et écueils
  • Importance de la préparation des données.
  • L'écueil du « surapprentissage ».

Module 5 : La visualisation des données
  • L'intérêt de la visualisation.
  • Outils disponibles (Weka, Python)
Objectifs de la formation
  • Savoir définir les étapes de préparation des données,
  • Savoir utiliser les algorithmes de Machine Learning
Public visé
  • Chefs de projets,
  • Architectes,
  • Développeurs
Prérequis
  • Connaître les principes du Big Data,
  • Avoir des notions sur les architectures techniques mises en œuvre
Modalités pédagogiques
Inter-Entreprises / Intra-Entreprises et sur-mesure
Moyens et supports pédagogiques
Salle de formation équipée :
- un poste informatique par apprenant
- un bloc-notes + stylo
- un support de cours
- un espace de partage en ligne
- un vidéoprojecteur
- un tableau blanc
- connexion Internet
Modalités d'évaluation et de suivi
Questionnaire en ligne permettant l'évaluation des pré-requis.
Questionnaire de satisfaction de fin de stage.









 

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Lieu :
Balma
Salle à définir - AIX - 970, rue René Descartes Horizon Ste-Victoire Bat B 13100 Aix en Provence FRANCE
Détail des horaires :
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Prochaines Sessions
  • 30/08/21 → 31/08/21 Balma
  • 30/08/21 → 31/08/21 Aix en Provence