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Utilisé pour de la détection de fraude, des recommandations ou encore de la reconnaissance faciale, le Machine Learning (apprentissage automatique à partir de données) est aujourd'hui incontournable !
Durant cette formation Machine Learning avec Python, vous apprendrez à construire et optimiser vos modèles prédictifs grâce aux nombreux moments de pratique, en vous basant sur la librairie avec scikit-learn. Vous utiliserez également plusieurs librairies utiles, telles que Numpy, SciPy, Matplotlib ou encore Pandas.
Cette formation Machine Learning avec Python est destinée à des développeur·se·s, Data Scientist débutants en Machine Learning, souhaitant utiliser des modèles prédictifs dans leurs applications, et apprendre à les optimiser.
A l'issue de cette formation Machine Learning vous repartirez avec les corrigés des exercices vus avec le formateur, ainsi que les supports de cours. Vous aurez une bonne idée des rouages du Machine Learning et serez à l'aise pour construire des modèles prédictifs adaptés à vos problématiques.
Les objectifs
- Comprendre les enjeux et les fondamentaux du Machine Learning
- Concevoir et entrainer des modèles prédictifs adaptés à nos données d’apprentissage
- Évaluer, optimiser et améliorer les performances de modèles d'apprentissage automatique
Pré-requis
- Ordinateur portable à apporter
- Avoir des notions d'algorithmie/programmation
- Avoir fait des mathématiques jusqu'au Bac
- A l'aise avec le langage de base de Python (boucles for, conditions, types de variable, etc.)
Le programme de la formation Machine Learning avec python
Jour 1 : La manipulation des données et l'exploration des données avec Python
- Découverte des principales librairies Python en sciences des données (Numpy, SciPy, Matplotlib, Pandas)
- Maitrise du calcul matriciel et de la manipulation de données
- Analyse et visualisation des données
Jour 2 : Introduction au Machine Learning
- Les différents types d'apprentissage et leurs principaux algorithmes
- Entrainement de vos premiers modèles de Machine Learning avec scikit-learn
- Evaluation et amélioration des modèles
Jour 3 : Amélioration des performances et résolutions de problèmes ML
- Optimisation des performances de vos modèles d'apprentissage
- Déploiement des modèles pour l'inférence
- Framework pour résoudre un problème de Machine Learning
Le(s) formateur(s)
Antoine Meicler
Antoine est un chercheur en intelligence artificielle, spécialisé en traitements d’images et en apprentissage automatique. Diplômé de l’ISAE SUPAERO, il a travaillé chez Criteo et dans diverses startups.
Il travaille aujourd’hui en indépendant et construit des solutions IA pour le compte de ses clients : ameicler.github.io . Il est également passionné par l’enseignement, et a cofondé le bootcamp Vivadata.
Sébastien Treguer
Sébastien est passionné par le Machine Learning (ML), que ce soit en explorant de nouvelles architectures de réseaux de neurones, ou en exploitant des approches plus classiques antérieures à l'ère du Deep Learning (DL). Il a très tôt exploré ces approches, notamment pour le traitement du signal et des images dès le début des années 2000. Passionné autant par la recherche que par les cas d'usage métier, il accompagne aujourd'hui startups et grands groupes à transposer les récentes avancées de la recherche en ML/DL à leurs problématiques métier. Ses expériences l'ont conduit à explorer une diversité de domaines dont la santé, la finance, l’énergie, l'automobile... Par ailleurs il collabore à des projets de recherche et est impliqué dans l'organisation de challenges et workshops lors de conférences internationales telles que NIPS, ICML, ICLR ou PAPIs. En termes de framework pour le Deep Learning il affectionne particulièrement PyTorch pour sa flexibilité et la diversité de sa communauté, après avoir affûté ses algorithmes avec TensorFlow et Theano.
18 témoignages
Formation très conviviale et interactive en petit comité.
Jean-François Artaud
Très bonne formation au machine learning : le concept, les limites, comment l'appliquer en pratique... tout ça dans un cadre convivial.
Olivier DUPRAT
Louis est un excellent pédagogue et on ressent qu'il connait et qu'il apprécie son domaine. Formation à recommander de toute urgence !
Charles Emmanuel CAMUS
Super moment passé avec Louis Dorard, qui transmet vraiment sa passion du machine learning au travers de cette formation. Beaucoup de temps passé à creuser les sujets à la volée dans des discussions impromptues, ce qui était vraiment appréciable
Sylvain Bourdos
Très dynamique, formation très instructive, complète et pratique. A découvrir absolument.
Antoine HONORE
Très bonne formation pour démystifier les solutions et la mise en oeuvre du Machine Learning.
Sylvain Centelles
Formateur compétent, pédagogue, passionné et très agréable. Un vrai plaisir d'apprendre durant ces trois jours avec Christophe.
Jocelyn BATTON
Excellente formation de Christophe permettant de démystifier le Machine Learning. Très bonne ambiance en petit comité, ce qui permet de poser toutes les questions afin de bien comprendre.
Frédéric POUILLERIE
Cette formation permet de mettre les deux pieds dans le domaine du Machine Learning qui est en plein essort. Elle permet de bien voir les outils et solutions initiales à notre disposition pour répondre à de nombreuses problématiques.
Grégory Livon
La formation de Christophe fut dynamique, professionnelle et très pédagogique.
Anthony FOURNIER
Bien que déjà familier avec le domaine ML, cette formation m'a fait réviser de manière très intéressante et interactive les concepts de base du ML. Bon rythme et bonne pédagogie.
Jean-Michel PAPY
Super formation, très pédagogique avec une bonne ambiance.
Arnaud FELTEN
Très bonne formation ! Indispensable pour une bonne appréhension du Machine Learning.
Cédric CHARBONNIER
Excellente formation ! La pédagogie était au top. Le déroulé des différentes parties est vraiment bien ficelé. Christophe a su s'adapter à chacun et explique de maintes façon les sujets les plus complexes pour que tous le monde y trouve son explication qui fait mouche.
Benoît LATINIER
Bonne méthodologie et bon contenu, une formation concrète et pratique pour débuter avec le machine learning et les randomForest
Vincent BAUGE
Contenu très intéressant et bien dosé. Professeur très compétent, pédagogue et sympathique. Merci :-)
Jean-Christophe BAPTISTE
Christophe est un formateur hors pair qui sait partager sa grande expérience dans la bonne humeur. La formation est bien construite car elle permet à un novice de comprendre étape par étape la complexité du sujet.
Eric COLLEU
Formation extrêmement intéressante par un formateur (Christophe) extrêmement intéressant. Introduction aux problématiques de génération de modèles par machine learning. Les processus de traitement sont détaillés au moyen de cas tests en abordant l'évaluation de la perfomance et son optimisation
Sébastien COLAS
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Nos forces
- Des formations à taille humaine
- Des formateurs passionnés
- Des véritables workshop
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Utilisé pour de la détection de fraude, des recommandations ou encore de la reconnaissance faciale, le Machine Learning (apprentissage automatique à partir de données) est aujourd'hui incontournable !
Durant cette formation Machine Learning avec Python, vous apprendrez à construire et optimiser vos modèles prédictifs grâce aux nombreux moments de pratique, en vous basant sur la librairie avec scikit-learn. Vous utiliserez également plusieurs librairies utiles, telles que Numpy, SciPy, Matplotlib ou encore Pandas.
Cette formation Machine Learning avec Python est destinée à des développeur·se·s, Data Scientist débutants en Machine Learning, souhaitant utiliser des modèles prédictifs dans leurs applications, et apprendre à les optimiser.
A l'issue de cette formation Machine Learning vous repartirez avec les corrigés des exercices vus avec le formateur, ainsi que les supports de cours. Vous aurez une bonne idée des rouages du Machine Learning et serez à l'aise pour construire des modèles prédictifs adaptés à vos problématiques.
Covid-19: Nous restons ouverts. Cette formation est disponible à distance.
Les objectifs
- Comprendre les enjeux et les fondamentaux du Machine Learning
- Concevoir et entrainer des modèles prédictifs adaptés à nos données d’apprentissage
- Évaluer, optimiser et améliorer les performances de modèles d'apprentissage automatique
Pré-requis
- Ordinateur portable à apporter
- Avoir des notions d'algorithmie/programmation
- Avoir fait des mathématiques jusqu'au Bac
- A l'aise avec le langage de base de Python (boucles for, conditions, types de variable, etc.)
Le programme de la formation Machine Learning avec python
Jour 1 : La manipulation des données et l'exploration des données avec Python
- Découverte des principales librairies Python en sciences des données (Numpy, SciPy, Matplotlib, Pandas)
- Maitrise du calcul matriciel et de la manipulation de données
- Analyse et visualisation des données
Jour 2 : Introduction au Machine Learning
- Les différents types d'apprentissage et leurs principaux algorithmes
- Entrainement de vos premiers modèles de Machine Learning avec scikit-learn
- Evaluation et amélioration des modèles
Jour 3 : Amélioration des performances et résolutions de problèmes ML
- Optimisation des performances de vos modèles d'apprentissage
- Déploiement des modèles pour l'inférence
- Framework pour résoudre un problème de Machine Learning
Le(s) formateur(s)
Antoine Meicler
Antoine est un chercheur en intelligence artificielle, spécialisé en traitements d’images et en apprentissage automatique. Diplômé de l’ISAE SUPAERO, il a travaillé chez Criteo et dans diverses startups.
Il travaille aujourd’hui en indépendant et construit des solutions IA pour le compte de ses clients : ameicler.github.io . Il est également passionné par l’enseignement, et a cofondé le bootcamp Vivadata.
Sébastien Treguer
Sébastien est passionné par le Machine Learning (ML), que ce soit en explorant de nouvelles architectures de réseaux de neurones, ou en exploitant des approches plus classiques antérieures à l'ère du Deep Learning (DL). Il a très tôt exploré ces approches, notamment pour le traitement du signal et des images dès le début des années 2000. Passionné autant par la recherche que par les cas d'usage métier, il accompagne aujourd'hui startups et grands groupes à transposer les récentes avancées de la recherche en ML/DL à leurs problématiques métier. Ses expériences l'ont conduit à explorer une diversité de domaines dont la santé, la finance, l’énergie, l'automobile... Par ailleurs il collabore à des projets de recherche et est impliqué dans l'organisation de challenges et workshops lors de conférences internationales telles que NIPS, ICML, ICLR ou PAPIs. En termes de framework pour le Deep Learning il affectionne particulièrement PyTorch pour sa flexibilité et la diversité de sa communauté, après avoir affûté ses algorithmes avec TensorFlow et Theano.
Suivi de formation en option
A l'issue de la formation, nos formateurs peuvent aussi intervenir pour vous accompagner dans la mise en application des compétences acquises :
- en répondant à vos questions lors de rendez-vous téléphoniques réguliers
- en étant présents physiquement à l'amorce du projet
- en réalisant un audit de vos pratiques quelques semaines/mois après la formation
Cette idée vous intéresse ? Faîtes-le nous savoir pour que nous trouvions la formule adaptée à votre situation.
18 témoignages
Formation très conviviale et interactive en petit comité.
Jean-François Artaud
Très bonne formation au machine learning : le concept, les limites, comment l'appliquer en pratique... tout ça dans un cadre convivial.
Olivier DUPRAT
Louis est un excellent pédagogue et on ressent qu'il connait et qu'il apprécie son domaine. Formation à recommander de toute urgence !
Charles Emmanuel CAMUS
Super moment passé avec Louis Dorard, qui transmet vraiment sa passion du machine learning au travers de cette formation. Beaucoup de temps passé à creuser les sujets à la volée dans des discussions impromptues, ce qui était vraiment appréciable
Sylvain Bourdos
Très dynamique, formation très instructive, complète et pratique. A découvrir absolument.
Antoine HONORE
Très bonne formation pour démystifier les solutions et la mise en oeuvre du Machine Learning.
Sylvain Centelles
Formateur compétent, pédagogue, passionné et très agréable. Un vrai plaisir d'apprendre durant ces trois jours avec Christophe.
Jocelyn BATTON
Excellente formation de Christophe permettant de démystifier le Machine Learning. Très bonne ambiance en petit comité, ce qui permet de poser toutes les questions afin de bien comprendre.
Frédéric POUILLERIE
Cette formation permet de mettre les deux pieds dans le domaine du Machine Learning qui est en plein essort. Elle permet de bien voir les outils et solutions initiales à notre disposition pour répondre à de nombreuses problématiques.
Grégory Livon
La formation de Christophe fut dynamique, professionnelle et très pédagogique.
Anthony FOURNIER
Bien que déjà familier avec le domaine ML, cette formation m'a fait réviser de manière très intéressante et interactive les concepts de base du ML. Bon rythme et bonne pédagogie.
Jean-Michel PAPY
Super formation, très pédagogique avec une bonne ambiance.
Arnaud FELTEN
Très bonne formation ! Indispensable pour une bonne appréhension du Machine Learning.
Cédric CHARBONNIER
Excellente formation ! La pédagogie était au top. Le déroulé des différentes parties est vraiment bien ficelé. Christophe a su s'adapter à chacun et explique de maintes façon les sujets les plus complexes pour que tous le monde y trouve son explication qui fait mouche.
Benoît LATINIER
Bonne méthodologie et bon contenu, une formation concrète et pratique pour débuter avec le machine learning et les randomForest
Vincent BAUGE
Contenu très intéressant et bien dosé. Professeur très compétent, pédagogue et sympathique. Merci :-)
Jean-Christophe BAPTISTE
Christophe est un formateur hors pair qui sait partager sa grande expérience dans la bonne humeur. La formation est bien construite car elle permet à un novice de comprendre étape par étape la complexité du sujet.
Eric COLLEU
Formation extrêmement intéressante par un formateur (Christophe) extrêmement intéressant. Introduction aux problématiques de génération de modèles par machine learning. Les processus de traitement sont détaillés au moyen de cas tests en abordant l'évaluation de la perfomance et son optimisation
Sébastien COLAS
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