Présentation de la formation Machine Learning – Initiation
Plongez dans l’univers du Machine Learning avec notre formation de 3 jours conçue pour les débutants curieux de comprendre les fondamentaux. Vous explorerez les concepts clés, la préparation des données, et apprendrez à entraîner et évaluer vos premiers modèles (régression, classification, arbres de décision, etc.). À travers des ateliers pratiques utilisant Python & Scikit-learn, vous déchiffrerez aussi les métriques de performance et apprendrez à choisir le bon algorithme selon le cas d’usage. Aucun prérequis IA n’est nécessaire : seule une familiarité de base avec Python est recommandée. Idéal pour se lancer et poser des bases solides pour des projets IA futurs.
Objectifs de la formation Machine Learning – Initiation
Objectifs pédagogiques :
- Comprendre les bases du Machine Learning supervisé
- Apprendre à entraîner et évaluer un modèle
- Découvrir les principaux algorithmes classiques
Objectifs opérationnels :
- Préparer des données pour le Machine Learning, appliquer des algorithmes classiques (régression, classification, arbres de décision), évaluer la performance des modèles (validation croisée, métriques), et choisir le modèle adapté selon un cas d’usage simple.
Programme de la formation Machine Learning – Initiation
Jour 1 – Introduction au Machine Learning
Définitions et concepts clés
Jeux de données et préparation
Notions d'apprentissages
Jour 2 – Modèles classiques
Régression linéaire et logistique
Arbres de décision
Et autres (SVM, RF, K-Means, CH, etc.)
Jour 3 – Évaluation et mise en pratique
Validation croisée
Mesures de performance
Étude de cas pratique avec Scikit-learn
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