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Cette formation Machine Learning Avancé a pour but de vous apprendre à choisir des modèles adaptés à vos projets Machine Learning, puis à les optimiser. Elle vous permettra aussi de comprendre comment construire un modèle dans un contexte métier et d’évaluer sa performance.
La formation est destinée à des développeur·ses, chercheur·ses, Data Scientists, ou ingénieur·es ayant une expérience en Machine Learning, qui souhaitent approfondir leurs connaissances et compétences sur le sujet.
Durant ces 3 jours de formation, vous verrez dans un premier temps un panel d'algorithmes largement utilisés, tels que des classifications ou des régressions. Vous verrez une approche d'optimisation par choix de l'algorithme, avec l'utilisation des plus puissants d'entre eux mais aussi une optimisation par construction de variables, très important dans les problématiques ML.
A l'issue de cette formation Machine Learning Avancé, vous serez à l'aise pour mettre en place et optimiser des modèles de Machine Learning adaptés à votre problématique. Vous aurez aussi la possibilité de répondre à une problématique métier avec un choix de variable judicieux et tenant compte de contraintes projets.
Si vous débutez en Machine Learning, jetez un oeil à la formation Machine Learning.
Covid-19: Nous restons ouverts. Cette formation est disponible à distance.
🇺🇸 This training is also available in English
Mises en pratique :
- Prise en main d’un jeu de données,
- Importation et modélisation avec Python,
- Mise en pratique avec sikit-learn,
- Création d’un modèle de classification et de régression.
Mises en pratique avec différents problèmes :
- Régression, classification et données temporelles,
- Evaluation de performance dans le temps,
- Construction de variables.
Mises en pratique :
- Optimisation du score avec des algorithmes de machine learning complexes,
- Travaux sur les hyperparamètres,
- Participation à une compétition en ligne !
Titouan Robert travaille depuis 7 ans dans une entreprise de conseil. Il construit des projets de modélisation depuis 5 ans. Il a notamment participé à la modélisation des échanges d’énergies entre pays européen grâce à l’utilisation des réseaux de neurones, ou encore créé des modélisations de production éoliennes ou pour des appels en call centers.
Il est actif dans la communauté R, et donne des formations de Machine Learning en plus de son activité professionnelle. Ses langages de prédilections sont R et python.
Ce qu'il aime dans le fait d'être formateur, c'est d'aider des élèves à progresser. Ses formations sont très orientées sur la pratique afin de permettre à chacun de progresser en faisant !
Après une thèse en mathématiques, Pierre est aujourd’hui chercheur à l'INRIA en Machine Learning.
En parallèle de son activité de recherche, il contribue à des projets plus appliqués notamment grâce à plusieurs partenariats dans le domaine médical.
C'est son envie de transmettre qui l'a naturellement poussé à devenir formateur en Machine Learning.
Human Coders c'est un centre de formation pour développeurs avec :
Les sujets abordés sont nombreux et très clairs. Il a juste manqué la présence physique.
Super formation! Très enrichissante, le formateur s'adapte pour nous proposer des perspectives d'utilisation en adéquation avec notre travail.
Formation très intéressante, centrée sur la pratique, qui s’adapte aux problématiques de l'entreprise et au niveau du groupe
Titouan est un super formateur. Les cours sont adaptés au niveau de chacun et le formateur s'adapte à son publique.
Super formation! Le formateur a su s'adapter à nos besoins. Bon compromis entre théorie et pratique.
Franchement c'est super
Super formation, très compréhensible même pour les moins avancés
Programme complet, progressif, le formateur s'adapte très bien au niveau du groupe et aux problématiques auxquelles il est confronté dans la vie de tous les jours
Parfait, super de pouvoir finir en essayant d'appliquer les méthodes sur nos données.
Super formation pour aller un peu plus loin dans l'utilisation de scikit-learn pour la datascience. J'aurais aimé pouvoir la suivre en présentiel.
Merci beaucoup pour cette formation qui permet de retraverser différents aspect du process de Machine Learning!
Cette formation Machine Learning Avancé a pour but de vous apprendre à choisir des modèles adaptés à vos projets Machine Learning, puis à les optimiser. Elle vous permettra aussi de comprendre comment construire un modèle dans un contexte métier et d’évaluer sa performance.
La formation est destinée à des développeur·ses, chercheur·ses, Data Scientists, ou ingénieur·es ayant une expérience en Machine Learning, qui souhaitent approfondir leurs connaissances et compétences sur le sujet.
Durant ces 3 jours de formation, vous verrez dans un premier temps un panel d'algorithmes largement utilisés, tels que des classifications ou des régressions. Vous verrez une approche d'optimisation par choix de l'algorithme, avec l'utilisation des plus puissants d'entre eux mais aussi une optimisation par construction de variables, très important dans les problématiques ML.
A l'issue de cette formation Machine Learning Avancé, vous serez à l'aise pour mettre en place et optimiser des modèles de Machine Learning adaptés à votre problématique. Vous aurez aussi la possibilité de répondre à une problématique métier avec un choix de variable judicieux et tenant compte de contraintes projets.
Si vous débutez en Machine Learning, jetez un oeil à la formation Machine Learning.
Covid-19: Nous restons ouverts. Cette formation est disponible à distance.
🇺🇸 This training is also available in English
Mises en pratique :
- Prise en main d’un jeu de données,
- Importation et modélisation avec Python,
- Mise en pratique avec sikit-learn,
- Création d’un modèle de classification et de régression.
Mises en pratique avec différents problèmes :
- Régression, classification et données temporelles,
- Evaluation de performance dans le temps,
- Construction de variables.
Mises en pratique :
- Optimisation du score avec des algorithmes de machine learning complexes,
- Travaux sur les hyperparamètres,
- Participation à une compétition en ligne !
Titouan Robert travaille depuis 7 ans dans une entreprise de conseil. Il construit des projets de modélisation depuis 5 ans. Il a notamment participé à la modélisation des échanges d’énergies entre pays européen grâce à l’utilisation des réseaux de neurones, ou encore créé des modélisations de production éoliennes ou pour des appels en call centers.
Il est actif dans la communauté R, et donne des formations de Machine Learning en plus de son activité professionnelle. Ses langages de prédilections sont R et python.
Ce qu'il aime dans le fait d'être formateur, c'est d'aider des élèves à progresser. Ses formations sont très orientées sur la pratique afin de permettre à chacun de progresser en faisant !
Après une thèse en mathématiques, Pierre est aujourd’hui chercheur à l'INRIA en Machine Learning.
En parallèle de son activité de recherche, il contribue à des projets plus appliqués notamment grâce à plusieurs partenariats dans le domaine médical.
C'est son envie de transmettre qui l'a naturellement poussé à devenir formateur en Machine Learning.
Human Coders c'est un centre de formation pour développeurs avec :
Les sujets abordés sont nombreux et très clairs. Il a juste manqué la présence physique.
Super formation! Très enrichissante, le formateur s'adapte pour nous proposer des perspectives d'utilisation en adéquation avec notre travail.
Formation très intéressante, centrée sur la pratique, qui s’adapte aux problématiques de l'entreprise et au niveau du groupe
Titouan est un super formateur. Les cours sont adaptés au niveau de chacun et le formateur s'adapte à son publique.
Super formation! Le formateur a su s'adapter à nos besoins. Bon compromis entre théorie et pratique.
Franchement c'est super
Super formation, très compréhensible même pour les moins avancés
Programme complet, progressif, le formateur s'adapte très bien au niveau du groupe et aux problématiques auxquelles il est confronté dans la vie de tous les jours
Parfait, super de pouvoir finir en essayant d'appliquer les méthodes sur nos données.
Super formation pour aller un peu plus loin dans l'utilisation de scikit-learn pour la datascience. J'aurais aimé pouvoir la suivre en présentiel.
Merci beaucoup pour cette formation qui permet de retraverser différents aspect du process de Machine Learning!
* Nombre de personnes ayant répondu au questionnaire de satisfaction sur cette formation depuis 2012