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FORMATION

PT-ML : PANORAMA DES TECHNIQUES DE MACHINE LEARNING

 

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DUREE

 


OBJECTIFS

1 jour

 


Objectifs pédagogiques

Comprendre les termes et les notions utilisés en science des données et plus particulièrement en machine learning
Découvrir les différentes classes de problèmes et failles de solutions de machine learning
Connaître les différentes étapes d'un apprentissage automatique et l'importance de la préparation des données.

Bénéfices attendus

Savoir identifier les techniques de machine learning adaptées à un projet
Connaître les étpaes de mise en oeuvre d'une solution pertinente de machine learning.

 

CONTENU

 

Introduction

Tour d'horizon du machine learning : Concepts et termes rencontrés - Classification des problèmes - Famille d'algorithme - Types d'apprentissage - Cas d'usage

Connaître les étapes d'un sujet de machine learning

Préparation des données : filtrage, étude des corrélations, organisation pertinente des données
Choix de la solution algorithmique : régression, clustering, classification
Critères d'évaluation

Comprendre l'apprentissage automatique

Cartographie des méthodes - Choix d'un modèle - Outils existants - Résultats possibles - Démonstration sur des cas d'école

Découvrir des outils de machine learning facile d'utilisation

Présentation d'outils pour la mise en oeuvre de solutions intelligentes

 

Panorama des techniques de machine learning - PT-ML-1

 

 

 

PUBLIC

Public concerné

Ingénieurs, techniciens supérieurs

Niveau du stage

Stage découverte
Sujet technique

Pour suivre la formation

Connaissance du calcul scientifique

Pour compléter la formation

Formation data science - statistiques et machine learning

 

Panorama des techniques de machine learning - PT-ML-2

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