Python : Introduction à l’apprentissage Automatique

Acquérir l'expertise pour choisir les bons algorithmes à utiliser et être capable d'analyser les résultats des algorithmes choisis.
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  • Durée: 3 jours
  • Prix régulier: Sur demande

Plan de cours

Référence : @Python apprentissage automatique

Durée : 3 jours

Préalables

Savoir programmer en Python

Objectifs

  • 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.
  • Acquérir l’expertise pour analyser les résultats des algorithmes d’apprentissage automatique.

Contenu

Introduction
  • Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
  • Classification, régression, prédiction de structure
  • Évaluation de modèles: métriques
  • Sélection des hyper-paramètres et des modèles
  • Initiation à Scikit Learn
  • Types de données et guide de sélection de méthodes
Classification: Introduction avec OCR
  • Algorithme des K plus proches voisins
  • Arbres de décision et visualisation
  • Méthode d’ensemble
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Visualisation des résultats
Classification: Concepts avancés avec analyse de sentiment
  • Pré-traitement des données pour l’apprentissage
  • Réduction de dimensionnalité
  • Entraînement par batch
  • Interprétabilité (importance des poids, LIME)
Régression
  • Régression linéaire
  • Régression non-linéaire avec les méthodes à noyau
  • Détection et gestion de données aberrantes
  • Séries temporelles: Défis, décomposition et méthodes de prédiction
  • Séries temporelles: régression non-stationnaire et modèles auto régressifs
Système de recommandation: Étude de cas
  • Filtrage collaboratif par utilisateur
  • Filtrage collaboratif par article
  • Concepts et algorithmes avancés
Apprentissage non supervisé
  • Clustering : K-moyennes, méthodes hiérarchiques, méthodes de densité
  • Réduction de dimensionnalité: PCA, t-SNE,
  • Modèles génératifs: introduction aux auto-encodeurs et auto-encodeurs variationnels
Guide pratique de débogage
  • Le test de sur-apprentissage: taille des modèles et des données
  • Test du pipeline de données

Exploration de métriques alternatives

Savoir s’entourer des meilleurs

Pierre-Edouard Brondel
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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
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Frédéric Paradis
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