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Data Value

Machine Learning et Deep Learning avec Python

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En présentiel
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3900 €

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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 75 - Paris 12e
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 75 - Paris
  • 77 - Seine-et-Marne
  • 78 - Yvelines
  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise

Objectifs

Découvrir les principaux modèles de Machine Learning et les mettre en œuvre dans Python à l'aide de Scikit Learn. Savoir évaluer la performance des modèles. S'initier au Deep Learning et à sa mise en pratique à l'aide de Tensorflow, Keras et statsmodels


Compétences visées

- Connaître le paysage des modèles de Machine Learning

- Connaître les librairies les plus courantes associées au Machine Learning et Deep Learning (Sciki-Learn, Tensorflow, Keras, statsmodels)

- Savoir mettre en place un projet Machine Learning

- Avoir des notions avancées sur l'évaluation de modèles

Programme

Programme

- Concepts du Machine Learning (1.5 jour)

  • Tour d'horizon des applications du Machine Learning/Deep Learning et intelligence artificielle

  • Présentation des différents types d'apprentissage

  • Principe de la régression linéaire

  • Compromis Biais Variance

  • Modèles ensemblistes (Random Forest)

  • Modèles non linéaires (support vector Machine, Multi Layer Perceptron)

  • Réduction de dimensions (PCA, SparsePCA, Analyse factorielle)

  • Bonnes pratiques en Data Science


- Prise en main de la librairie scikit-learn (2 jours)

  • Présentation de scikit-learn

  • Exemples de modèles de classification supervisée sur un jeu de données (potentiellement proposé par les stagiaires)

  • Mise en place des étapes d'entraînement des modèles et bonnes pratiques (validation croisée, pénalisation, ajustement des hyperparamètres)

  • Sélection des variables

  • Importance des variables (globale et locales avec les algorithmes LIME et SHAP)

  • Évaluation de modèles dans le cas classification et dans le cas régression pour apprentissage supervisé


- Introduction au Deep Learning (1.5 jour)

  • Zoologie des types de couches de neurones artificielles

  • Principes de rétropropagation et mise à jour des paramètres

  • Mise en pratique avec un modèle simple de réseau de neurones convolutionnels pour de la classification d'image

  • Principe du transfer learning, knowledge distillation et entraînement à partir de 0

  • Éléments de traitement de langage naturel avec des réseaux de neurones (réseaux récurrents)

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