Cette formation Machine Learning Avancé vous apprendra à choisir les 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.
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 des contraintes projets.
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.
Si vous débutez en Machine Learning, jetez un oeil à notre formation Machine Learning.
🇺🇸 Cette formation est aussi disponible en anglais
Excellente formation car le formateur est très à l'écoute pour faire du sur mesure : des rappels basiques ou bien des choses très avancées sur les derniers algorithmes de DeepLearning et leurs usages.
Mises en pratique :
- Prise en main d’un jeu de données,
- Importation et modélisation avec Python,
- Mise en pratique avec scikit-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 !
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.
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 !
Enfin, il a travaillé dans la recommandation de contenu personnalisé à l'utilisateur.
Félix M.
Saint-Gobain 05.06.2023Excellente formation car le formateur est très à l'écoute pour faire du sur mesure : des rappels basiques ou bien des choses très avancées sur les derniers algorithmes de DeepLearning et leurs usages.
Olivier G.
La Française des JeuxLes sujets abordés sont nombreux et très clairs. Il a juste manqué la présence physique.
Olivier D.
ITKSuper formation! Très enrichissante, le formateur s'adapte pour nous proposer des perspectives d'utilisation en adéquation avec notre travail.
Caroline C.
ITKSuper formation! Le formateur a su s'adapter à nos besoins. Bon compromis entre théorie et pratique.
Olivier D.
ITKTitouan est un super formateur. Les cours sont adaptés au niveau de chacun et le formateur s'adapte à son publique.
Laurent P.
ITKFranchement c'est super
Marie-Fateye G.
ITKFormation très intéressante, centrée sur la pratique, qui s’adapte aux problématiques de l'entreprise et au niveau du groupe
Coralie P.
ITKSuper formation, très compréhensible même pour les moins avancés
Gaëtan L.
ITKProgramme 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
Lucie Q.
ITKParfait, super de pouvoir finir en essayant d'appliquer les méthodes sur nos données.
Simon M.
Saint-GobainSuper formation pour aller un peu plus loin dans l'utilisation de scikit-learn pour la datascience. J'aurais aimé pouvoir la suivre en présentiel.
Amaury C.
Saint-GobainMerci beaucoup pour cette formation qui permet de retraverser différents aspect du process de Machine Learning!
Mathieu D.
Innovation Partagée 19.12.2019Très bonne formation, avec des aspects très pratiques. Super Formateur très à l'écoute et qui a à coeur de transmettre son experience
Pour en savoir plus, veuillez consulter notre page : Comment financer votre formation ?
Oui, la formation peut être proposée en présentiel ou en distanciel. Pour les inter-entreprises, les modalités (présentiel ou à distance) sont fonction de la session.
Nous pouvons organiser des sessions à d'autres dates ou dans d'autres villes (Bordeaux, Lille, Lyon, Marseille, Montpellier, Nantes, Nice, Paris, Strasbourg, Toulouse...)
Les formations se déroulent toujours en petit groupe de 3 à 6 stagiaires. Nous souhaitons que les formateurs et formatrices puissent passer un maximum de temps avec chacun·e.
Voici une journée type :
* Nombre de personnes ayant répondu au questionnaire de satisfaction sur cette formation depuis 2012
