formation en machine learning, machine learning marco

Informations sur la certification en machine learning

  • Categorie: PréQualif Pro machine learning
  • Client: Toutes personnes ayant des notions en informatique
  • Durée: Sous traitement du dossier de l'étudiant
  • Certification: Oui, après la réussite à un examen d'évaluation intenationale, un certificat authentifié et acrédité à l'intenational sera délivré en fin de formation



C'est quoi machine learning?

Une formation en machine learning (apprentissage automatique) est généralement conçue pour fournir aux participants les compétences nécessaires pour comprendre, développer et appliquer des modèles d'apprentissage automatique. Voici un descriptif typique de ce type de formation :

Objectifs de la Formation

  1. Comprendre les Fondamentaux : Acquérir une compréhension des concepts clés du machine learning, y compris les types d'apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement), les algorithmes de base, et les métriques de performance.
  2. Maîtriser les Algorithmes : Étudier et appliquer divers algorithmes de machine learning, tels que les régressions linéaires et logistiques, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les SVM, les réseaux de neurones, et les méthodes d'ensemblage.
  3. Prétraitement des Données : Apprendre à nettoyer, transformer et préparer les données pour l'analyse, y compris la gestion des valeurs manquantes, la normalisation, et l'encodage des variables catégorielles.
  4. Développement et Évaluation de Modèles : Savoir comment entraîner, valider, et évaluer des modèles de machine learning en utilisant des techniques telles que la validation croisée et la sélection de modèles.
  5. Application Pratique : Utiliser des outils et des bibliothèques populaires (comme Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) pour développer des projets pratiques en machine learning.
  6. Déployer des Modèles : Comprendre les aspects liés à la mise en production de modèles, y compris l'optimisation et la gestion des performances des modèles en production.

Contenu de la Formation

  • Introduction au Machine Learning :
    1. Historique et évolution
    2. Applications courantes
  • Matériaux et Techniques Fondamentaux :
    1. Statistiques et probabilité pour le machine learning
    2. Notions de base en algèbre linéaire et calcul
  • Algorithmes de Machine Learning :
    1. Régression (linéaire, logistique)
    2. Classification (arbres de décision, SVM, K-Nearest Neighbors)
    3. Clustering (K-means, DBSCAN)
    4. Réseaux de neurones et Deep Learning
  • Prétraitement des Données :
    1. Nettoyage des données
    2. Transformation et normalisation
    3. Feature engineering et sélection
  • Évaluation des Modèles :
    1. Métriques de performance (précision, rappel, F1-score, etc.)
    2. Techniques de validation croisée
  • Projets Pratiques :
    1. Études de cas et projets réels
    2. Analyse et interprétation des résultats
  • Déploiement et Optimisation :
    1. Mise en production des modèles
    2. Optimisation des performances

Méthodologie

  1. Cours Théoriques : Présentation des concepts clés et des principes théoriques.
  2. Travaux Pratiques : Exercices et projets pour appliquer les connaissances acquises.
  3. Études de Cas : Analyse de scénarios réels pour comprendre comment les techniques de machine learning sont mises en œuvre dans des situations concrètes.
  4. Évaluations : Tests et projets pour évaluer la compréhension et l'application des concepts.

Public Cible

  1. Professionnels en Data Science : Cherchant à approfondir leurs compétences en machine learning.
  2. Développeurs et Ingénieurs : Souhaitant intégrer des techniques d'apprentissage automatique dans leurs applications.
  3. Chercheurs et Étudiants : Intéressés par des applications pratiques de l'apprentissage automatique.

Prérequis

  1. Compétences en Programmation : Connaissance de langages comme Python ou R.
  2. Mathematics : Connaissances de base en statistiques, algèbre linéaire, et calcul.
  3. Connaissances en Data Science : Expérience préalable en analyse de données peut être un atout.

2IP institut vous offre une formation complète en machine learning, cette dernière permet de construire une base solide dans le domaine et d'acquérir des compétences pratiques pour résoudre des problèmes complexes à l'aide de techniques d'apprentissage automatique.