Formation les fondamentaux du machine learning et du deep learning

• Comprendre les principes du machine learning, du deep learning et de l'intelligence artificielle
• Connaître les méthodes du machine learning et de deep learning
• Comprendre les limites des algorithmes
• Savoir traduire un problème métier en algorithme afin de le résoudre

Cette formation machine learning se base sur 50% de présentations et 50% d'applications.

Programme détaillé :

Jour 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

Jour 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
  • Les modèles de langage et leur utilisation (GPT...)
• Déployer un modèle en production
  • Mise en pratique

Profils :

• développeur,
• chef de projet,
• analyste BI,
• chef de produit,
• chargé d’études...

Prérequis :

• Pas de pré-requis (le langage python sera utilisé avec des librairies open-source
  exclusivement. Aucune connaissance préalable de python n’est demandée.)