Formation Python Machine Learning

Description de la formation :

Cette formation vous familiarisera avec l'application pratique des algorithmes de machine learning (apprentissage automatique) en utilisant la bibliothèque scikit-learn.

Les concepts liés à l'utilisation de cette bibliothèque seront présentés de manière progressive, vous permettant de développer une compréhension solide. Tout au long de la formation, vous serez engagé dans de nombreux exercices pratiques pour renforcer vos compétences et mettre en pratique les connaissances acquises.

 Objectifs  : 

-          Mettre en pratique des algorithmes de machine learning. 

-          Reconnaître les limites du machine learning. 

-          Évaluer la fiabilité d'un modèle. 

-          Effectuer des comparaisons entre différents algorithmes. 

Niveau requis :

Maîtriser les librairies scientifiques NumPy et pandas ou avoir suivi la formation Python Scientifique.

 Public concerné :

Destinée aux techniciens, ingénieurs, développeurs, scientifiques.

Programme du cours :

Module 1: Introduction au Machine Learning 

-          Définition du machine learning.

-          Les avantages de l'utilisation de Python dans le domaine du machine learning.

-          Applications et raisons d'adopter le machine learning.

-          Exploration des types d'apprentissage : supervisé, non-supervisé, et par renforcement.

-          Les défis courants rencontrés dans le machine learning.

Module 2: Les Étapes d'un Projet Machine Learning 

-          Processus détaillé d'un projet machine learning.

-          Acquisition de données.

-          Visualisation de données.

-          Préparation et nettoyage des données.

-          Sélection et entraînement de modèles.

-          Évaluation de la fiabilité des modèles. 

Module 3: Algorithmes de Machine Learning - Théorie et Pratique avec scikit-learn 

-          Exploration approfondie des algorithmes de machine learning.

-          Mise en pratique avec scikit-learn.

-          Focus sur la classification, la régression, le SVM, le clustering, les arbres de décision, les forêts aléatoires, et la réduction de dimension.