Les fondamentaux du machine learning et du deep learning par Stat4decision
Lieu(x)
En centre (75)
Durée
Total : 14 heures
En centre : 14 heures
Financement
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Salarié
Prix
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Description générale
Partie 1
Introduction au Machine Learning :
Lien entre Big Data et Machine Learning
Du machine learning au deep learning pour des applications spécifiques
Découverte de l'éco
- système Python en cloud
Les problématiques de machine learning :
D'un problème métier à un problème de machine learning
Feature engineering :
Apprendre à réduire la complexité d'un problème pour le résoudre
Data augmentation : création de nouvelles variables pour aider à résoudre le problème
Classification par catégories :
Arbre de décisions et forêts aléatoires
Régression logistique
Analyse de données non structurées : classification de textes
Analyse de sentiments
Mesures de performance d'une classification
Partie 2 :
Régression : détection de tendances et prévisions
Clustering : regroupement automatique par familles
Le deep learning :
Les réseaux de neurones
Les principes
Traitement des images avec le deep learning : les réseaux de neurones à convolution
Traitement des données textuelles avec le deep learning : les réseaux de neurones récurrents
Déployer un modèle en production :
Mise en pratique
Introduction au Machine Learning :
Lien entre Big Data et Machine Learning
Du machine learning au deep learning pour des applications spécifiques
Découverte de l'éco
- système Python en cloud
Les problématiques de machine learning :
D'un problème métier à un problème de machine learning
Feature engineering :
Apprendre à réduire la complexité d'un problème pour le résoudre
Data augmentation : création de nouvelles variables pour aider à résoudre le problème
Classification par catégories :
Arbre de décisions et forêts aléatoires
Régression logistique
Analyse de données non structurées : classification de textes
Analyse de sentiments
Mesures de performance d'une classification
Partie 2 :
Régression : détection de tendances et prévisions
Clustering : regroupement automatique par familles
Le deep learning :
Les réseaux de neurones
Les principes
Traitement des images avec le deep learning : les réseaux de neurones à convolution
Traitement des données textuelles avec le deep learning : les réseaux de neurones récurrents
Déployer un modèle en production :
Mise en pratique
Objectifs
Comprendre les principes du machine learning, du deep learning et de l'intelligence artificielle
Connaître les méthodes du machine learning et de deep learning
Savoir faire parler ses données
Comprendre les limites des algorithmes
Savoir traduire un problème métier en algorithme afin de le résoudre
Passer du reporting et de la BI au prédictif
Connaître les méthodes du machine learning et de deep learning
Savoir faire parler ses données
Comprendre les limites des algorithmes
Savoir traduire un problème métier en algorithme afin de le résoudre
Passer du reporting et de la BI au prédictif
Centre(s)
- Paris - 12ème (75)
Secteur(s)
Formation proposée par : Stat4decision
À découvrir