Formations Machine Learning - Intelligence Artificielle

Formation Machine Learning – Niveau Avancé : maîtrise du Machine Learning et de Python

Niveau :

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

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Contexte de la formation

Vous aspirez à devenir un expert en Machine Learning avec Python ? Vous cherchez à maîtriser le déploiement de modèles en production pour booster vos compétences ? L’ère du Machine Learning a ouvert des portes inédites à l’innovation, offrant des opportunités remarquables pour les professionnels du secteur.

La maîtrise du Machine Learning et de Python est devenue indispensable dans le monde technologique actuel. Ces compétences sont le moteur de l’intelligence artificielle, permettant de créer des applications et des outils de pointe. Elles offrent une capacité rare et précieuse : celle de transformer des données brutes en informations stratégiques, ouvrant la voie à des décisions éclairées et à une performance améliorée. Que ce soit dans le domaine de la finance, de la santé, de la sécurité ou de la recherche, le Machine Learning avec Python permet de se distinguer et d’accélérer sa carrière.

Alors, prêt à passer au niveau supérieur et à devenir un acteur de l’innovation grâce à vos compétences en Machine Learning et Python ?

Avec Expertisme, organisme de formations certifié Qualiopi, nous vous proposons une formation axée sur l’apprentissage du Machine Learning avec Python et le déploiement de modèles en production. Cette formation vous permettra de développer des modèles de Machine Learning efficaces et de les intégrer dans des environnements de production, optimisant ainsi leur utilisation dans des applications réelles.

Votre formateur expert métier vous aidera à approfondir votre maîtrise des concepts et des outils nécessaires pour déployer vos modèles en production. Vous apprendrez à utiliser des bibliothèques Python essentielles comme SciPy, NumPy et Scikit-Learn, et à exploiter la puissance du cloud avec Azure Machine Learning. Vous explorerez également les outils modernes de déploiement de modèles ML en production, tels que MLflow, Prefect, et FastAPI, en mettant l’accent sur la création de solutions robustes et évolutives.

Cette formation est conçue pour vous permettre de prendre en main rapidement ces compétences essentielles. Elle est adaptée à votre rythme et à vos besoins, tout en étant suffisamment structurée pour garantir une progression efficace.

Ne manquez pas cette opportunité unique de développer vos compétences en Machine Learning avec Python et de vous positionner comme un expert dans votre domaine. Agissez maintenant pour bénéficier des avantages professionnels et personnels offerts par cette compétence de pointe. Il est temps de faire le pas vers le futur avec Expertisme.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse principalement aux professionnels qui utilisent Python pour créer des modèles prédictifs, indépendamment de leur domaine d’application.

Elle est particulièrement pertinente pour les ingénieurs en Machine Learning, les data scientists, les analystes de données, ainsi que les chercheurs dans les domaines scientifiques et médicaux qui souhaitent optimiser l’utilisation de leurs modèles prédictifs.

Les professionnels du secteur bancaire et de la sécurité, qui cherchent à renforcer la précision et l’efficacité de leurs systèmes prédictifs, trouveront également un grand intérêt à suivre ce cours.

Nous ciblons spécifiquement les participants ayant déjà une expérience en machine learning et qui aspirent à perfectionner leurs compétences, notamment en matière de déploiement de modèles en production. Cette formation offre une excellente occasion d’approfondir la maîtrise des outils et concepts nécessaires pour mener à bien cette tâche.

Objectifs

Comprendre et maîtriser les concepts fondamentaux du Machine Learning et de l’apprentissage supervisé et non supervisé.
Savoir utiliser efficacement le langage Python et la bibliothèque Scikit-Learn pour développer et entraîner des modèles prédictifs à partir de données complexes.
Apprendre à utiliser les outils de clustering pour l’analyse des données et pour la création de modèles de Machine Learning.
Maîtriser le processus de mise en production des modèles de Machine Learning, y compris le suivi et la gestion des expériences avec MLflow.
Acquérir des compétences pour créer des workflows automatisés pour le déploiement de modèles en utilisant Prefect.
Être capable de concevoir et de mettre en place une API performante avec FastAPI pour faciliter l’utilisation des modèles de Machine Learning.
Apprendre à déployer des modèles de Machine Learning sur des plateformes cloud comme Google Cloud Run pour une accessibilité et une utilisation optimales.

Programme

1. FONDAMENTAUX DU MACHINE LEARNING AVEC PYTHON
- Introduction au Machine Learning : définition, enjeux et applications
- Comprendre les concepts de base du Machine Learning : apprentissage supervisé et non supervisé, régression, classification
- Présentation de Python comme outil de prédilection pour le Machine Learning : avantages, bibliothèques et frameworks
- Introduction à Scikit-Learn : présentation de la bibliothèque, installation et utilisation
- Premiers pas avec Scikit-Learn : création d’un modèle de Machine Learning simple (ex: Régression linéaire)
2. ALGORITHMES DE MACHINE LEARNING
- Comprendre et implémenter les différents algorithmes de Machine Learning : régression linéaire et logistique, arbres de décision, machines à vecteur de support, méthodes de classification Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors
- Pratique : mise en œuvre des différents algorithmes sur des datasets de référence
- Comprendre l’importance de la validation de modèle et l’optimisation des hyperparamètres
- Pratique : utilisation de techniques de validation croisée et de recherche d’hyperparamètres avec Scikit-Learn
3. DEEP LEARNING ET RÉSEAUX DE NEURONES
- Introduction au Deep Learning : différences et similarités avec le Machine Learning, applications typiques
- Comprendre les réseaux de neurones : architecture, fonctionnement, types de réseaux
- Introduction à des bibliothèques de Deep Learning : TensorFlow et PyTorch
- Pratique : création d’un réseau de neurones simple avec TensorFlow
4. APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ ET RÉDUCTION DE DIMENSION
- Introduction à l’apprentissage non supervisé : clustering, détection d’anomalies
- Pratique : mise en œuvre d’algorithmes de clustering avec Scikit-Learn
- Comprendre la réduction de dimension : PCA, t-SNE
- Pratique : utilisation de techniques de réduction de dimension sur des jeux de données de grande dimension
5. TRAITEMENT DE DONNÉES TEXTUELLES
- Introduction au traitement du langage naturel (NLP) : définitions, applications
- Pratique : utilisation de techniques de NLP pour l’extraction de connaissances textuelles
- Utilisation de bibliothèques spécialisées pour le NLP : NLTK, spaCy
6. TRAVAILLER AVEC LE CLOUD ET LE BIG DATA
- Introduction au Cloud et au Big Data : définitions, enjeux
- Présentation des outils cloud pour le Machine Learning
- Pratique : utilisation d’un outil cloud pour construire un modèle de Machine Learning
7. GESTION ET DÉPLOIEMENT DE MODÈLES
- Comprendre l’importance de la gestion des versions de modèles et du suivi des expériences
- Présentation de MLflow : fonctionnalités, installation, utilisation
- Pratique : utilisation de MLflow pour suivre une expérience de Machine Learning
- Comprendre l’importance de l’orchestration des workflows ML
- Présentation de Prefect : fonctionnalités, installation, utilisation
- Pratique : utilisation de Prefect pour orchestrer un workflow ML
8. CONSTRUCTION D'APIs POUR MODÈLES ML
- Comprendre l’importance de la conception d’APIs pour modèles ML
- Présentation de FastAPI : fonctionnalités, installation, utilisation
- Pratique : création d’une API pour un modèle de Machine Learning avec FastAPI
9. CAS PRATIQUE
- Développer un projet complet d’application de Machine Learning

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

Compétences en développement : Vous devez posséder des compétences de base en développement logiciel pour comprendre et appliquer les concepts de Machine Learning.
Connaissances en Python : Pour suivre cette formation avec succès, vous devez avoir des bases solides en Python..
Bases en Machine Learning : Il est recommandé d’avoir une connaissance préalable du Machine Learning pour pouvoir suivre cette formation avec aisance..
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.

</Points forts de la formation>

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-90509

Durée : 28 heures soit 4 jours

Tarif : 3910€ HT / Personne

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Durée : 28 heures soit 4 jours

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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.»