Intelligence Artificielle - Formations Machine Learning

Formation Machine Learning – Niveau Avancé : Découvrez l’État de l’Art

Niveau :

Satisfaction de nos apprenants en 2024 : 98%
Taux d’assiduité : 100%

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Formez-vous selon vos disponibilités ! Vous proposez 3 dates au choix et votre formateur vous confirme la date souhaitée.

En présentiel dans votre entreprise, dans l’un de nos 54 centres de formation ou en distanciel par visioconférence.

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Contexte de la formation

Vous voulez maîtriser les techniques avancées du Machine Learning et comprendre comment elles peuvent transformer votre carrière ? Cherchez-vous une formation à la pointe des dernières avancées du Machine Learning ? Alors, laissez-vous guider vers un avenir prometteur.

Dans le monde moderne du Big Data et de l’IA, le Machine Learning est devenu une compétence essentielle pour les professionnels de la technologie. Cette compétence vous permet d’analyser de grandes quantités de données, d’optimiser les opérations et d’innover dans les produits et services. Les bénéfices sont multiples, tant sur le plan professionnel que personnel. Vous pouvez vous démarquer dans votre domaine, accélérer votre carrière et même contribuer de manière significative à la transformation numérique de votre organisation.

N’oublions pas que le Machine Learning est au cœur de l’automatisation intelligente, une tendance qui façonne le futur de tous les secteurs d’activités.

Laissez Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, vous guider vers cette compétence clé. Avec notre formation Machine Learning : état de l’art, vous bénéficierez des derniers enseignements et techniques du domaine, dispensés par notre Formateur Expert Métier. Cette formation vous permettra d’acquérir une base solide sur les concepts clés et les principes fondamentaux du Machine Learning. Vous aurez l’opportunité d’explorer les techniques avancées, d’examiner les tendances émergentes et de développer vos compétences pratiques grâce à des démonstrations et des exercices sur des plateformes technologiques modernes.

La formation est adaptable et efficace, conçue pour répondre aux besoins des ingénieurs, des techniciens, des chefs de projets et de toute personne intéressée par le Machine Learning. Grâce à notre approche basée sur la pratique, vous sortirez de cette formation prêt à appliquer vos nouvelles connaissances et compétences dans votre travail quotidien, ce qui vous donnera un avantage concurrentiel dans votre carrière.

Alors, êtes-vous prêt à faire le pas vers une carrière enrichie par le Machine Learning ? Ne manquez pas cette occasion unique de booster vos compétences et de vous démarquer dans votre domaine. Inscrivez-vous dès maintenant à notre formation Machine Learning : état de l’art. Agissez rapidement, les places sont limitées et le futur de la technologie vous attend.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse à trois principaux publics.

En premier lieu, elle vise les ingénieurs et techniciens qui, dans l’exercice de leurs fonctions, ont besoin de méthodes d’apprentissage pour automatiser des tâches, qu’il s’agisse de prédiction, de prise de décision ou d’autres opérations requérant une performance optimale. Que vous soyez spécialiste en génie informatique, en génie industriel ou encore en génie des systèmes embarqués, cette formation vous sera utile.

En second lieu, cette formation est également pertinente pour les chefs de projets. Si vous êtes à la tête d’une équipe et que vous cherchez à identifier les tâches que le machine learning pourrait automatiser, cette formation vous permettra d’acquérir les connaissances nécessaires pour faire les meilleurs choix.

Enfin, cette formation est aussi destinée à toute personne ayant déjà été sensibilisée par le Data Mining et qui serait intéressée par les méthodes d’apprentissage. Que vous soyez analyste de données, spécialiste en intelligence d’affaires ou simplement passionné par le domaine, vous trouverez dans cette formation des informations précieuses pour approfondir vos connaissances.

Objectifs

Maîtriser les notions fondamentales du Machine Learning, ses principes de fonctionnement et son évolution dans le contexte du Big Data.
Analyser les enjeux et défis liés à l’implémentation du Machine Learning dans une organisation, y compris les bénéfices potentiels et les possibles cas d’utilisation.
Identifier la position du Machine Learning dans le processus global de traitement des données et comprendre comment il peut optimiser ce processus.
Se familiariser avec les principaux outils et acteurs du marché du Machine Learning, pour être capable de faire des choix éclairés lors de la mise en œuvre de projets.
Examiner en détail les algorithmes clés du Machine Learning et savoir comment choisir l’approche de projet la plus appropriée en fonction des spécificités du cas d’utilisation.
Discerner les facteurs clés de succès pour les projets impliquant le Machine Learning et être capable de mettre en œuvre des stratégies efficaces pour garantir leur réussite.

Programme

1. INTRODUCTION ET HISTORIQUE
- Contexte et évolution du machine learning
- Définitions clés et vocabulaire associé
- Processus complet d’élaboration d’un modèle prédictif
2. PRÉTRAITEMENT DES DONNÉES
- Gestion des données manquantes et aberrantes
- Sélection de variables pertinentes
- Partitionnement des données : données d’apprentissage et données de test
3. APPRENTISSAGE SUPERVISÉ ET NON SUPERVISÉ
- Introduction à la classification et la régression
- Évaluation de l’apprentissage, matrice de confusion et métrique
- Arbres de décision et de régression
- Analyse discriminante prédictive
- Régression logistique
- Classifieur bayesien naïf
4. MÉTHODES ENSEMBLISTES ET BOOSTING
- Bagging, random forest, boosting et leur utilité
- Gradient boosting et paramétrage
- Support Vector Machine (SVM)
5. RÉSEAUX DE NEURONES ET APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
- Introduction aux réseaux de neurones artificiels pour l’apprentissage supervisé
- Perceptron simple et multi-couches
- Clustering (K moyennes ou k means)
- Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)
- Règles d’association
6. DISCRÉTISATION DES VARIABLES QUANTITATIVES ET FILTRAGE DES VARIABLES
- Techniques de classement (ranking)
- Techniques de sélection basées sur la corrélation
- Information mutuelle, entropie de Shannon, rapport de corrélation, lambda de Wilks
7. INDUCTION DE RÈGLES PRÉDICTIVES ET SCORING
- Construction de bases de règles en analyse prédictive
- Conversion des arbres en règles et algorithmes génétiques pour l’induction de règles
- Ciblage marketing et construction de la courbe LIFT (GAIN CHART)
- Analyse RFM (récence – fréquence – montant)
8. INTÉGRATION DES COÛTS DE MAUVAIS CLASSEMENT EN APPRENTISSAGE SUPERVISÉ
- Prise en compte des coûts pour l’évaluation et la construction des modèles prédictifs
- Correction des règles d’affectation, techniques intégrées, bagging, la méthode MetaCost
- Courbe ROCÉvaluation d’un classifieur à l’aide de la courbe ROC
9. MÉTHODES NON-PARAMÉTRIQUES DE DISCRIMINATION ET TIRAGE RÉTROSPECTIF
- Deux méthodes non-paramétriques de classement dérivées du schéma Bayesien
- La méthode des K-plus proches voisins et le modèle d’indépendance conditionnelle
- Échantillonnage non-représentatif et normalisation des scores
10. MÉTHODES DE RÉ-ÉCHANTILLONNAGE POUR L'ÉVALUATION DES PERFORMANCES
- Inadéquation de l’évaluation en re-substitution
- Le schéma apprentissage-test
- Techniques de ré-échantillonnage : validation croisée, leave-one-out, bootstrap
- Comparaison des performances des techniques supervisées
- Diagramme de fiabilité

Version 4. Mise à jour le 01/01/2025
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pré-requis

Avoir une connaissance de base en mathématiques, notamment dans les domaines de l’algèbre linéaire, des probabilités et des statistiques
Posséder des compétences en programmation, idéalement en Python, qui est couramment utilisé dans le domaine du Machine Learning
Être familier avec les concepts de base de l’Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning
Avoir une compréhension des principes de la science des données
Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut parleur.

Points forts de la formation

Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

Approche Pédagogique

Approche pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

Référence : IA-90505

Durée : 14 heures soit 2 jours

Tarif : 2550€ HT / Personne

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Témoignages
de nos apprenants

« Formation complète sur le social Selling sur LinkedIn.
J’ai apprécié le support de formation très complet et documenté. Formateur extrêmement professionnel à l’écoute des problématiques et des diﬃcultés. »

« La formation m’a apporté une totale satisfaction.
J’ai reçu les informations nécessaires à la mise en pratique du référencement naturel de mon site Internet et les éléments correctifs aux pratiques précédemment utilisées.
Merci au formateur qui est un référenceur de métier. »

« La réunion organisée en amont de la formation a permis de cerner nos attentes et de cibler les besoins.
La formation aux publicités Facebook Ads était donc adaptée et a permis de voir les diﬀérents points attendus. Le formateur était à l’écoute et a répondu à l’ensemble de nos questions.
Il a également pu analyser nos contenus et performances de certaines campagnes et nous conseiller. »

« Très bonne formation à l’usage de Matomo Analytics.
Formateur à l’écoute et très pédagogue.»

« Merci pour la rapidité avec laquelle cette formation LinkedIn Ads a été organisée.
Par ailleurs, tout était clair et très bien expliqué par le formateur. »

« Formation personnalisée et individuelle, très appréciée.
La formation répondait à mes attentes : théorie et pratique.
Guillaume est pédagogue et c'était très intéressant.
J'ai appris beaucoup de choses ! Merci. »

« Merci pour l’ensemble des conseils et pour l'expertise. »

« Très bon formateur, rien à ajouter comme recommendation.
Très bonne formation, toujours à l’écoute »

« Les informations que j’ai reçues étaient très claires et adaptées, je suis tout à fait satisfaite de la formation qui m’a été prodiguée. »

« Formation claire faite sur mesure et formateur qui prend le temps de très bien expliquer. Beaucoup d'exemples fournis en Live. Bravo !»

« Mon besoin a bien été compris et la formation a répondu à toutes mes attentes, le tout dans une bonne ambiance. Un grand merci »

« Très bonne formation, axée très technique, sur les publicités Facebook et Instagram. De très bonnes solutions et astuces apprises, intéressantes à mettre en pratique pour tester. Je reviendrai sûrement vers l'équipe pour la mise en pratique continue de ces solutions »

« Formateur Très dynamique et très à l'écoute des besoins et du niveau de chacun, Merci. Je n'avais pas TikTok jusqu'à ce matin 10H et j'ai réussi à l'issue de cette formation à créer une vidéo. C'est formidable ! »

« Très bonne formation, avec un bon rythme et structuration (explication puis mise en pratique directe à chaque module) »

« Formation d’acculturation au Digital très claire, vivante, parfaitement documentée, et humainement agréable ! »

« Formation à l’initiation aux réseaux sociaux de qualité, directement adaptable dans nos missions. 2 journées très denses mais productives. Pleins d’idées et de conseils à mettre en pratique. »

« Merci à Guillaume pour cette formation en one-to-one qui était idéale pour appréhender le sujet en se focalisant sur le cas pratique qui me concerne. Guillaume a été très pédagogue, à l'écoute de mes demandes et à répondu à mes questions. Ce type de formation se prête parfaitement au distanciel.»