Mise en œuvre de modèles d’apprentissage

Découvrez les bonnes pratiques en rapport à l'apprentissage automatique avec cette formation. Voyez également comment bien traiter les données recueillies.
Session privée

Ce cours est disponible en session privée ou personnalisée. Il peut être offert à l’un de nos centres de formation ou directement à vos bureaux. Appelez l’un de nos conseillers ou faites une demande de soumission en ligne.

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  • Durée: 2 jours
  • Prix régulier: Sur demande

Plan de cours

Durée : 2 jours

Dans cette formation, vous abordez dans un premier temps les notions de base de l’apprentissage automatique et de ses sous domaines. Vous verrez dans un deuxième temps des techniques d’analyse et de pré-traitement des données. Ces notions seront appuyées par des exemples concrets et des mises en situations mettant en relief la réalité des technologies de l’IA d’aujourd’hui, les diverses façons de son exploitation, et l’importance des données.

Cette formation est axée sur la pratique et vise à vous outiller de techniques permettants d’appliquer rapidement et efficacement des algorithmes d’apprentissage automatique pour résoudre un besoin d’affaires. Les programmes informatiques à réaliser seront en langage de programmation Python.

Public concerné

Les développeurs qui veulent s’approprier des bases pratiques de l’apprentissage automatique.

Préalables

Base en programmation

Objectifs


Apprentisage automatique
  • Comprendre l’apprentissage automatique et ses sous-domaines.
  • Se familiariser avec quelques algorithmes usuels en apprentissage automatique.
  • Choisir le bon algorithme à utiliser pour votre cas.
  • Avoir les réflexes d’analyse des données et des résultats des algorithmes d’apprentissage automatique.
Données
  • Collection et pré-traitement des données.
  • Analyse de données.
Besoin d’affaires
  • Comprendre le besoin d’affaire, à partir des mises en situation, et mettre en place le protocol expérimental afin de produire un modèle d’apprentissage performant.
Test
  • Valider le fonctionnement du modèle d’apprentissage automatique appris et analyser son comportement.
Python
  • Préparer les données pour les algorithmes d’apprentissage automatique.
  • Apprendre à haut niveau l’utilisation des principales librairies d’apprentissage automatique.
  • Produire les rapports de performances des algorithmes d’apprentissage.

Contenu


Première partie
  • Introduction à l’Intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique
  • Présentation de l’apprentissage supervisé
  • Présentation de l’apprentissage non supervisé
  • Présentation de l’apprentissage par renforcement
  • Approfondissement de l’apprentissage supervisé: classification et régression (partie 1)
  • Préparation des données
  • Quelques algorithmes d’apprentissage supervisé
  • Entraînement, validation et test des modèles d’apprentissage
  • Évaluation des modèles et analyse des performances
  • Questions/Réponses
Deuxième partie
  • Approfondissement en apprentissage supervisé: classification et régression (partie 2)
  • Interprétabilité des modèles d’apprentissage
  • Corrélation et causalité
  • Visualisation des modèles d’apprentissage
  • Importance des attributs
  • Stratégies d’amélioration des modèles d’apprentissage
  • Étude de cas réel
  • Application du contenu de la formation sur une problématique réelle
  • Questions/Réponses

Savoir s’entourer des meilleurs

Pierre-Edouard Brondel
Pierre-Edouard Brondel
Formateur et conseiller en bureautique
Expert en pédagogie dans le domaine des technologies et de la bureautique cumulant plus de 25 ans d’expérience, Pierre-Édouard est d’abord et avant tout un passionné de capital humain.
Marc Maisonneuve
Marc Maisonneuve
Formateur et conseiller en efficacité professionnelle
M. Maisonneuve se distingue par sa capacité d’analyse, son calme légendaire et sa volonté indéniable de pousser l’humain à développer ses compétences. Il propose tout naturellement des solutions technologiques à des besoins concrets en milieu de travail.
Frédéric Paradis
Frédéric Paradis
Formateur certifié et architecte en solutions infonuagiques
Formateur certifié Microsoft, Frédéric se décrit comme un magicien de l’infonuagique, cet espace mythique entre technologie et réalité.
Claude Marson
Claude Marson
Formateur et consultant TI
40 années d’expériences acquises auprès de ses clients européens et canadiens. Mathématicien et physicien, Claude aborde l’informatique comme une science sous tous ses aspects : infrastructures, réseaux, développement, sécurité, management. 20 ans de direction informatique et d’expertise dans le groupe pétrolier français Elf. Entrepreneur engagé dans les technologies nouvelles de l’information, crée diverses structures : Production Communication Numérique (PCN) à Paris : développement et hébergement, Claude Marson Consulting (CMC) : formation, séminaires et architectures informatiques à Paris et Montréal, puis MECI à Montréal (en 2001) : Formation, développement et distribution d’applications, conseil stratégique, dans lequel il crée le portail technique et prospectif www.lemarson.com. Fondateur et directeur associé de Synthèse Informatique depuis 1989 : animation de séminaires. Au total, plusieurs centaines de formations et séminaires, en direct ou en partenariat. Il forme ainsi des milliers de professionnels. Auteur de plus de 3.000 articles techniques pour la presse francophone. Auteur de 7 livres consacrés aux technologies informatiques, dont la série « tendances informatiques Lemarson ».
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TPS : 141582528 – TVQ : 1019557738
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