Formation Machine Learning : Optimisez vos algorithmes

Cette formation Machine Learning vous permettra de comprendre les algorithmes de Machine Learning afin de ne plus les utiliser comme des “boîtes noires”. Nous verrons que bien les connaître et les manipuler permet d’améliorer drastiquement les scores de prédiction.

Dans cette formation Machine Learning : Optimisez vos algorithmes, vous découvrirez en détail plusieurs méthodes d’optimisation. Nous nous focaliserons principalement sur l’algorithme de descente de gradient ainsi que ses dérivées (e.g. le gradient stochastique) qui permettent de résoudre efficacement des problèmes de régression ou de classification.

Cette formation s’adresse aux Data Scientists :
1. Voulant maîtriser les algorithmes d’optimisation en ML afin de mieux ajuster les hyper-paramètres de leurs méthodes et ainsi améliorer leurs prédictions,
2. Voulant aller au delà de ce que propose des librairies comme scikit-learn pour s’adapter/mieux répondre à une problématique spécifique.

Vous débutez dans le Machine Learning ?

Pour découvrir les bases du Machine Learning, jetez un œil à notreformation Machine Learning avec scikit-learn !

Si au contraire, vous maîtrisez déjà le Machine Learning, alors notre formation Deep Learning pourrait vous intéresser !

🇺🇸 Cette formation est aussi disponible en anglais

Les objectifs

• Maîtriser les fondamentaux en algèbre linéaire et en analyse différentielle (convexité, dérivation),
• Mieux connaître et utiliser les algorithmes d'optimisation pour le Machine Learning,
• Ajuster les différent hyper-paramètres de manière optimale et ainsi améliorer ses prédictions,
• Répondre à une problématique concrète qui nécessiterait une modification de la pénalisation ou de la fonction de coût

Pré-requis

• Connaissance de base en Maths,
• Connaissances de base en Python
• Connaissances de base de la librairie scikit-learn,
• Savoir utiliser jupyter,
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Machine Learning : Optimisez vos algorithmes

Jour 1 : Fondamentaux en optimisation et Machine Learning

Le but de cette journée est tout d'abord de maîtriser l'ensemble des outils mathématiques nécessaire à l'optimisation en Machine Learning.

• Tous les problèmes de régression et de classification sont des problèmes d'optimisation !
• Les fondamentaux
  • Algèbre linéaire
  • convexité et dérivation
• Overview
  • Méthodes classiques en optimisation convexe
  • Influence de la fonction de coût et des hyper-paramètres sur la prédiction

Mises en pratique :
- Produit matriciel, calcul de norme, manipulation de vecteur
- Reconnaître si une fonction est convexe
- Visualisation de différentes fonctions de coût

Jour 2 : Les algorithmes classiques : Bien les connaître et savoir quand les utiliser

• Trois algorithmes de descente
  • Batch
  • Stochastic et proximal gradient descent
• Comprendre dans quelle situation privilégier tel ou tel algorithme de descente
• Calibration des hyper-paramètres pour la résolution des problèmes de régression (linéaire) et classification
• Quand et pourquoi modifier la fonction de coût d'un problème de Machine Learning
• Adapter la régularisation à son problème en régression linéaire

Mises en pratique :
- Coder l'ensemble des algorithmes pour la régression linéaire simple, ridge et lasso
- Faire varier le nombre et la taille des données, le pas de la descente, etc
- Faire une comparaison des vitesses de convergence des trois algorithmes

Jour 3 : Applications et approfondissement sur des cas réels

• Mise en pratique sur un cas concret
  • Sur une application adaptée à vos problèmes ou une régression et classification sur des problèmes nécessitant des modifications du coût et des pénalisations (ex: données manquantes, aberrantes ou déséquilibrées, dictionary learning, inpainting, segmentation, ...).
• Approfondissement
  • Momentum, learning rate scheduler, local optima
  • Dérivation automatique
  • Validation croisée pour choisir les paramètres
  • Budget learning, méthode du point intérieur, méthode du simplexe

Télécharger le programme

Le(s) formateur(s)

Pierre HUMBERT

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.

Voir son profil détaillé

FAQ

8 raisons de participer à une formation Human Coders

• Satisfaction client élevée : Un taux de statisfaction de 4,6/5 depuis 2012 (sur 1646 sessions réalisées). 99% des participants se disent satisfaits de nos formations
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• Valorisation professionnelle : Remise d'un diplôme, d'une attestation et d'une certification, suivant les formations effectuées, que vous pourrez afficher sur vos CV et réseaux sociaux