L’environnement
Python est un langage clair, intuitif, massivement répandu, et devenu incontournable dans le traitement de données, l’ingénierie scientifique et l’intelligence artificielle.
La formation
Cette formation, vous permettra d’appréhender et d’appliquer les algorithmes de machine learning (apprentissage automatique) avec la librairie scikit-learn.
Les notions liées à l’utilisation des librairies sont présentées de manière progressive. De nombreux exercices pratiques sont proposés tout au long de la formation.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de :
- Appliquer des algorithmes de machine learning
- Identifier les limites du machine learning
- Mesurer la fiabilité d’un modèle
- Comparer différents algorithmes
Public concerné
Techniciens, ingénieurs, développeurs, scientifiques, enseignants.
Prérequis
Maîtriser les librairies scientifiques NumPy et pandas ou avoir suivi la formation « Python Scientifique ».
Programme de la formation
Introduction
- Qu’est-ce que le machine learning ?
- Pourquoi Python pour le machine learning ?
- Pourquoi utiliser le machine learning ?
- Apprentissage supervisé
- Apprentissage non-supervisé
- Apprentissage par renforcement
- Les défis du machine learning
Les étapes d’un projet machine learning
- Récupérer des données
- Visualiser des données
- Préparer et nettoyer les données
- Sélectionner et entraîner un modèle
- Mesurer la fiabilité d’un modèle
Algorithmes de machine learning : théorie et pratique avec scikit-learn
- Classification
- Régression
- SVM
- Clustering
- Arbres de décision
- Forêts aléatoires
- Réduction de dimension