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Overview of machine learning (PT-ML)

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Apprendre à exploiter de grands volumes de données en adaptant les méthodes de traitement à chaque problème

Introduction

Tour d’horizon du machine learning : Concepts et termes rencontrés – Classification des problèmes – Famille d’algorithme – Types d’apprentissage – Cas d’usage

Connaître les étapes d’un sujet de machine learning

Préparation des données : filtrage, étude des corrélations, organisation pertinente des données
Choix de la solution algorithmique : régression, clustering, classification
Critères d’évaluation

Comprendre l’apprentissage automatique

Cartographie des méthodes – Choix d’un modèle – Outils existants – Résultats possibles – Démonstration sur des cas d’école

Découvrir des outils de machine learning facile d’utilisation

Présentation d’outils pour la mise en oeuvre de solutions intelligentes

Présentation d’outils de Deep Learning

Classification d’images

Objectifs pédagogiques

  • comprendre les termes et les notions utilisés en science des données et plus particulièrement en machine learning
  • découvrir les différentes classes de problèmes et failles de solutions de machine learning
  • connaître les différentes étapes d’un apprentissage automatique et l’importance de la préparation des données.

Bénéfices attendus

  • savoir identifier les techniques de machine learning adaptées à un projet
  • connaître les étapes de mise en oeuvre d’une solution pertinente de machine learning.

Informations

Durée : 1 jour

Public concerné :

  • ingénieurs
  • techniciens supérieurs

Niveau du stage :

  • stage découverte
  • sujet technique

Pour suivre la formation :

  • connaissance du calcul scientifique

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