Formation Machine Learning

Dans un monde où la transformation numérique s'accélère, le Machine Learning se positionne comme une compétence incontournable. Cette formation vous offre l'opportunité de maîtriser les fondamentaux et les pratiques avancées de l'apprentissage machine, un domaine clé en pleine expansion.

Les entreprises, à la recherche de talents capables de manipuler de vastes ensembles de données et d'exploiter le potentiel du Big Data, valorisent de plus en plus les compétences en Data Science, en Deep Learning et en Intelligence Artificielle.

En vous formant au Machine Learning, vous pourrez non seulement accéder à des opportunités professionnelles enrichissantes, mais aussi prétendre à des rôles à responsabilité où vous contribuerez activement à la prise de décision stratégique.

Découvrez les techniques de classification, de régression et de clustering.
Apprenez à évaluer et optimiser des modèles prédictifs.
Investir dans cette formation, c'est se donner les moyens de répondre aux besoins croissants des entreprises et d'évoluer dans un marché du travail en constante évolution.

Public

À qui s'adresse la formation Machine learning

Cette formation s'adresse aux professionnels de l'informatique, data analysts, ingénieurs et scientifiques souhaitant approfondir leurs compétences en machine learning. Idéale pour ceux qui cherchent à intégrer des solutions d'apprentissage automatique dans leurs projets, elle convient également aux passionnés de data science désireux de maîtriser les outils et techniques modernes pour l'analyse et la modélisation des données.

Objectifs

Compétences visées pour la formation Machine learning

Comprendre l'apprentissage automatique supervisé, non supervisé et le méta-apprentissage Transformer un gros volume de données en informations utiles Maîtriser l'utilisation d'algorithmes d'auto-apprentissage Apprendre à exploiter de gros volumes de données Appliquer ces différentes techniques aux projets Big Data

Programme

Découvrir l’apprentissage machine et ses enjeux

  1. Définition et concepts clés de l’apprentissage machine
  2. Panorama des champs d’application : Data Science, Big Data, Deep Learn
  3. Distinction entre Machine Learning, Deep Learning et Data Mining
  4. Exemples concrets de tâches réalisées par apprentissage machine
  5. Les différents types d’objets et données manipulés
  6. Modes d’apprentissage : supervisé, non supervisé, semi-supervisé
  7. Cas d’usage réels et impacts métiers

Explorer les fondamentaux théoriques et techniques

  1. Notions essentielles : fonction hypothèse, fonction coût, optimisation
  2. Présentation des jeux de données d’entraînement et validation
  3. Algorithmes d’optimisation classiques (descente de gradient, etc.)
  4. Mise en place de l’environnement technique et outils
  5. Introduction aux langages et bibliothèques (Python, scikit-learn, Tens

Comprendre et appliquer la classification supervisée

  1. Critères de choix d’un algorithme de classification
  2. Régression logistique : principes et applications
  3. SVM (Support Vector Machines) : théorie et cas pratiques
  4. Arbres de décision et forêts aléatoires
  5. k-Nearest Neighbors (kNN) : fonctionnement et usage
  6. Mise en œuvre d’un projet de classification avec exercices pratiques

Maîtriser les étapes clés du prétraitement des données

  1. Nettoyage des données et gestion des valeurs manquantes
  2. Sélection et transformation des variables prédictives
  3. Réglage des hyperparamètres et validation croisée
  4. Évaluation et métriques des modèles (précision, rappel, F1-score)
  5. Atelier pratique : préparation et optimisation d’un dataset

Appréhender l’apprentissage d’ensembles pour booster la performance

  1. Concept et avantages de l’apprentissage par ensembles
  2. Techniques principales : vote majoritaire, stacking (empilement)
  3. Bagging et forêts aléatoires : principes et utilisation
  4. Boosting : Adaboost et Gradient Boosting détaillés
  5. Exercices pratiques : implémentation d’algorithmes d’ensembles

Approfondir la régression pour l’analyse prédictive

  1. Régression linéaire simple et multivariée
  2. Analyse des relations entre variables et multicolinéarité
  3. Gestion des aberrations et outliers (RANSAC)
  4. Méthodes d’évaluation et régularisation des modèles (Ridge, Lasso)
  5. Régression polynomiale et non linéaire
  6. Régression via forêts aléatoires
  7. Mise en pratique : modélisation et évaluation d’un problème de régress

Découvrir et mettre en œuvre le clustering non supervisé

  1. Introduction au clustering et applications métiers
  2. Algorithme des k-moyennes (k-means) et optimisation des clusters
  3. Méthodes pour déterminer le nombre optimal de clusters : méthode elbow
  4. Clustering flou et hiérarchique
  5. Approche par densité (DBSCAN) et autres techniques avancées
  6. Atelier pratique : segmentation de données via clustering

Initier au Deep Learning et aux réseaux de neurones

  1. Concepts de base des réseaux de neurones artificiels
  2. Architectures principales : perceptron, multi-couches, CNN, RNN
  3. Entraînement, fonctions d’activation, et rétropropagation
  4. Introduction aux frameworks Deep Learning (TensorFlow, Keras)
  5. Exemples d’applications (vision, NLP)

Gérer les workflows et pipeline de Machine Learning

  1. Préparation et gestion des données en pipeline
  2. Automatisation de l’entraînement et déploiement des modèles
  3. Surveillance et mise à jour des modèles en production
  4. Outils et pratiques DevOps pour ML (MLops)

Mesurer et améliorer la performance des modèles

  1. Évaluation avancée des modèles (matrice de confusion, courbe ROC)
  2. Techniques de validation robustes : validation croisée, bootstrap
  3. Traitement du surapprentissage et sous-apprentissage
  4. Optimisation des hyperparamètres avancée (Grid Search, Random Search)

Introduire les aspects éthiques et réglementaires

  1. Biais dans les données et leurs impacts sur les modèles
  2. Respect de la vie privée et réglementations (RGPD, etc.)
  3. Explicabilité et transparence des modèles (XAI)
  4. Bonnes pratiques pour un usage responsable du Machine Learning

Projet final : mise en œuvre complète d’un cas pratique

  1. Définition d’un problème métier à résoudre avec ML
  2. Collecte, préparation et analyse des données
  3. Choix et entraînement d’un modèle adapté
  4. Évaluation, optimisation et interprétation des résultats
  5. Présentation finale et recommandations

La formation Machine learning est dispensée sur 21 heures

Proche de chez vous

Déroulé pédagogique

Règlement intérieur
Engagements PSH
Conditions Générales de Vente
Cette offre de formation est d'actualité au 03/09/2025

Durée et montant de la formation

Intitulé Durée Montant HT
Formation Machine learning - 21 heures 1890.00 €
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