Introduction au machine learning avec Python
Nombre d'heure : 0h
La formation "Introduction au machine learning avec Python" est conçue pour les personnes souhaitant acquérir les bases du machine learning et son application pratique en utilisant le langage Python. Le machine learning est un domaine en pleine expansion qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir des données et de prendre des décisions autonomes. Cette formation mettra l'accent sur les concepts fondamentaux du machine learning, les techniques de préparation des données, la création de modèles de machine learning, l'évaluation des performances et l'application des modèles à de nouveaux jeux de données.
Les points forts de la formation
Les participants bénéficieront d'une combinaison équilibrée de présentations théoriques, d'exemples pratiques et d'exercices guidés, ce qui leur permettra de développer une compréhension solide du machine learning avec Python.
Objectif de la formation
- Comprendre les principes fondamentaux du machine learning.
- Maîtriser les techniques de préparation et de nettoyage des données pour l'apprentissage automatique.
- Créer et entraîner des modèles de machine learning en utilisant Python.
- Évaluer et interpréter les performances des modèles de machine learning.
- Appliquer les modèles de machine learning à de nouveaux jeux de données.
Contenu de la formation
Module 1. Introduction au machine learning
- Compréhension des concepts de base du machine learning.
- Différence entre l'apprentissage supervisé, non supervisé et le renforcement.
- Exploration des applications courantes du machine learning.
2. Préparation et nettoyage des données
- Collecte et exploration des données
- Gestion des valeurs manquantes et des données aberrantes.
- Transformation des variables et normalisation des données.
3. Apprentissage supervisé
- Régression linéaire et logistique.
- Arbres de décision et forêts aléatoires.
- Méthodes d'ensemble, telles que le boosting et le bagging.
4. Apprentissage non supervisé
- Clustering (regroupement) des données.
- Réduction de la dimensionnalité avec l'analyse en composantes principales (ACP).
- Utilisation des algorithmes de détection des anomalies.
5. Évaluation des performances
- Mesures de performance pour les modèles de classification et de régression.
- Techniques de validation croisée pour évaluer les performances des modèles.
- Courbes ROC, matrices de confusion et autres outils d'évaluation.
6. Application des modèles de machine learning
- Utilisation des modèles formés pour prédire de nouvelles données.
- Déploiement des modèles de machine learning dans des applications Python.
- Exploration de bibliothèques populaires de machine learning en Python, telles que scikit-learn.
Résultats attendus
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux du machine learning.
- Préparer et nettoyer les données pour l'apprentissage automatique en Python.
- Créer, entraîner et évaluer des modèles de machine learning.
- Appliquer les modèles de machine learning à de nouveaux jeux de données.
- Utiliser des bibliothèques populaires de machine learning en Python pour résoudre des problèmes réels.
Prérequis
Aucun prérequis pour cette formation.
Modalités pédagogiques adaptées aux personnes en situation de handicap
Notre centre de formation prend en charge et facilite l'accès à la formation des personnes en situation de handicap. Les locaux sont adaptés pour faciliter l'accès et les déplacements des personnes en situation de handicap (WC aux normes handicapées, espaces facile d'accès). Les activités annexes à la formation de cohésion, de jeux et de détentes sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Mise à disposition d'un référent pédagogique handicap au sein du centre pour accompagner les apprenants.
Durée et rythme de la formation
Plusieurs rythmes possibles
Financement
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