Comprendre l'intêret du machine learning par NOVOLINKO
Lieu(x)
En centre (35)
Durée
Total : 21 heures
En centre : 21 heures
Financement
Demandeur d’emploi
Salarié
Éligible CPF
Prix
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Description générale
1) Généralités sur le machine learning
- Place dans l'IA
- Intérêt
- Relation avec le Big Data
- Apprentissage supervisé - Classification : arbres de décision
- Régression : régression linéraire univariée
- Révision des bases de Python
- Bibliothèques Python de machine learning
- Présentation des jeux de données
- Interprétation des résultats2) Méthodologie
- Définir le problème
- Préparer les données
- Essayer les algorithmes candidats
- Améliorer les résultats
- Optimiser les résultats
- Mise en oeuvre de la méthodologie en Python
- Bonnes pratiques 3) Compléments sur le machine learning
- Approfondissement de l'apprentissage supervisé - Réseaux de neurones
- Réseaux bayésiens
- Apprentissage non supervisé avec k
- means et Apriori
- Apprentissage par renforcement avec Q
- learning
- Présentation du deep learning
- Présentation du traitement du langage naturel
- Création d'un chatbot conversationnel
- Exposer son projet avec son serveur Python
- Technologies cloud
- Déployer et maintenir son projet sur le cloud
- Bonnes pratiques
- Exercices
- Examen final par QCM
- Place dans l'IA
- Intérêt
- Relation avec le Big Data
- Apprentissage supervisé - Classification : arbres de décision
- Régression : régression linéraire univariée
- Révision des bases de Python
- Bibliothèques Python de machine learning
- Présentation des jeux de données
- Interprétation des résultats2) Méthodologie
- Définir le problème
- Préparer les données
- Essayer les algorithmes candidats
- Améliorer les résultats
- Optimiser les résultats
- Mise en oeuvre de la méthodologie en Python
- Bonnes pratiques 3) Compléments sur le machine learning
- Approfondissement de l'apprentissage supervisé - Réseaux de neurones
- Réseaux bayésiens
- Apprentissage non supervisé avec k
- means et Apriori
- Apprentissage par renforcement avec Q
- learning
- Présentation du deep learning
- Présentation du traitement du langage naturel
- Création d'un chatbot conversationnel
- Exposer son projet avec son serveur Python
- Technologies cloud
- Déployer et maintenir son projet sur le cloud
- Bonnes pratiques
- Exercices
- Examen final par QCM
Objectifs
- Comprendre l'intérêt du machine learning
- Savoir analyser les données
- Choisir le bon algorithme pour son projet
- Déployer son projet en production
- Savoir analyser les données
- Choisir le bon algorithme pour son projet
- Déployer son projet en production
Centre(s)
- Cesson Sévigné (35)
Métier(s)
- Animateur / Animatrice de communauté virtuelle
- Animateur / Animatrice de forum sur internet
- Animateur / Animatrice web
- Blogueur
- Chargé / Chargée des relations avec les internautes
- Community manager
- E-commercial / E-commerciale
- Game master jeux online
- Modérateur / Modératrice web
- Web commercial / commerciale
- Web vendeur / vendeuse
- Webmaster animateur / animatrice
Compétence(s)
- Community management
- E-commerce
- E-procurement
- Logiciel de conception et analyse d'enquête
- Logiciel de gestion clients
- Logiciels d'édition multimédia
- Logiciels de gestion de base de données
- Marketing des réseaux sociaux
- Outils de web analyse - web analytics
- Principes déontologiques liés aux débats et aux échanges
- Règlement Général européen sur la Protection des Données (RGPD)
- Règles de diffusion et de communication de l'information
- Rédaction de contenu web
- Référencement naturel (SEO)
- Référencement web
- Réglementation des jeux et loteries
- Réglementation du commerce électronique
- Search Engine Marketing (SEM)
- Techniques d'animation web
- Technologie de l'internet
Formation proposée par : NOVOLINKO
À découvrir