Formation Data

Initiation à l'apprentissage machine - Machine Learning

Appréhender les problématiques liées à l’apprentissage machine : opportunités, potentiels, méthodes, techniques, difficultés potentielles

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Cette formation a pour objectifs :

  • De fournir aux décideurs, managers et ingénieurs les éléments pour mieux gérer des projets intégrant l’apprentissage machine.
  • De connaître les bases qui permettront de mettre en place et approfondir des applications pratiques.

Nous nous appuierons sur des exemples simples et intuitifs afin d’introduire les principaux concepts de l’apprentissage machine en privilégiant la compréhension méthodologique plutôt que les détails théoriques et techniques. Nous nous attacherons en particulier à comprendre pourquoi et comment ces systèmes sont efficaces.

Nous aborderons un ensemble d’applications et de méthodes en les situant dans une structure méthodologique globale, en montrant leurs liens, en les illustrant par des exemples et en discutant leurs forces et leurs faiblesses.

Durée

2 jours

Public visé
  • Direction générale
  • Direction marketing/produit
  • Direction technique & innovation
  • Direction des systèmes d’information
  • Direction projet / Ingénieurs d’études
Prérequis

Formation accessible à tous.

Tarifs

Intra-entreprise / sur mesure :
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Inter-entreprise :
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Référence

VIVERIS_DATA_01

Jour

Programme
Jour 1

Introduction à l’apprentissage machine

  • Des exemples d’applications métier
  • Intelligence Artificielle, Data Science, Apprentissage – Histogrammes et présentation du logiciel Octave

Les étapes d’un projet d’apprentissage machine

  • Du besoin au déploiement
  • Collecte, visualisation et préparation des données – Choix des outils, caractéristiques et algorithmes

Apprentissage Supervisé

  • Régression linéaire et non linéaire
  • Optimisation, espace de solutions et régularisation – Classification et validation
Jour 2

Apprentissage non supervisé

  • Groupement par similarité
  • Réduction de dimension
  • Détection d’anomalies

Réseaux de neurones et Applications

  • Architecture des réseaux de neurones
  • Utilisation pour l‘apprentissage supervisé et non supervisé
  • Traitement d’images, séries temporelles et traitement du langage naturel

Outils et pratique

  • Architecture et Big Data
  • Logiciels libres et Open Source
  • Plateformes et Software as a Service (PaaS, SaaS)

Formateur

Dates et lieux de formation.
Adapter le programme à vos besoins.
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