Formations Machine Learning - Intelligence Artificielle

Formation Machine Learning – Niveau Avancé : MLOps et Spark

Intégrez MLOps et Spark pour un déploiement Machine Learning robuste et efficace.

Niveau :

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

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Contexte de la formation

Vous cherchez à maîtriser le Data Mining et le Machine Learning ? Vous voulez vous spécialiser dans le Big Data et développer des compétences cruciales pour votre carrière ? Vous êtes au bon endroit. Lisez la suite pour découvrir comment nous pouvons vous aider à atteindre vos objectifs.

Dans le monde d’aujourd’hui, la maîtrise du Data Mining et du Machine Learning est plus qu’essentielle : elle est vitale. Ces compétences vous permettront d’analyser d’importants volumes de données, de créer des modèles puissants et de résoudre des problèmes complexes lorsque les méthodes statistiques traditionnelles ne suffisent plus. Que vous soyez ingénieur, analyste, responsable marketing, data analyst, data scientist ou data steward, ces compétences vous permettront de vous démarquer dans votre domaine et d’accélérer votre carrière. De plus, ces connaissances vous aideront à saisir les tendances émergentes, à prendre des décisions éclairées et à faire preuve d’une grande adaptabilité dans un environnement en constante évolution.

Mais comment acquérir ces compétences vitales ? C’est là que nous intervenons.

Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, vous pouvez vous initier aux fondamentaux des intelligences artificielles génératives, explorer les enjeux actuels et les techniques de personnalisation des Large Language Models (LLM). Vous apprendrez également à utiliser les vector embeddings pour intégrer des données à un LLM. Votre Formateur Expert Métier vous guidera à travers un projet pratique consistant à créer un chatbot spécialisé avec la documentation de Hugging Face.

Notre formation vous permettra non seulement de maîtriser le Data Mining et le Machine Learning, mais aussi de comprendre et d’appliquer les notions de DevOps et MLOps pour assurer l’efficacité du cycle de vie de vos projets de data science. Vous serez capable de maintenir en condition opérationnelle vos modèles en production, d’assurer leur performance et leur fiabilité.

Enfin, nous couvrons également Spark ML, une bibliothèque d’apprentissage automatique, qui vous permettra de construire des pipelines combinant plusieurs algorithmes pour un déploiement adapté aux besoins de votre entreprise. Autant d’atouts qui vous permettront de vous démarquer dans le domaine du Big Data et d’optimiser vos performances professionnelles.

Pourquoi attendre ? Inscrivez-vous dès maintenant à notre formation et donnez un coup de pouce à votre carrière. Maîtrisez le Data Mining et le Machine Learning, développez des compétences cruciales pour votre évolution professionnelle et distinguez-vous dans votre domaine. Avec Expertisme, votre succès est à portée de main.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse à un large éventail de professionnels travaillant avec des données et cherchant à approfondir leurs compétences en apprentissage automatique et en opérations de machine learning. Les ingénieurs en informatique, les analystes de données, les responsables marketing, les data scientists et les data stewards trouveront une valeur ajoutée en apprenant à utiliser et à déployer des modèles de machine learning en production.

De plus, les ingénieurs machine learning, les développeurs, les chercheurs, ainsi que les chefs de projet spécialisés en big data bénéficieront grandement de cette formation, qui leur permettra d’appliquer et de maintenir des solutions MLOps et Spark ML en production.

Enfin, toute personne intéressée par le data mining et les techniques d’apprentissage automatique est également invitée à y participer.

Pré-requis

Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut parleur
Avoir un niveau intermédiaire en Python
Être familier avec la pratique du langage Python
Avoir des connaissances de base en machine learning
Être familier avec le deep learning
Avoir de l’expérience avec l’utilisation de Docker

Objectifs

Comprendre et maîtriser les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique, y compris les méthodes supervisées, non supervisées et de méta-apprentissage, afin de pouvoir choisir et appliquer l’approche la plus appropriée en fonction du contexte.
Acquérir une compétence pratique dans l’utilisation des modèles de langage de grande taille (LLM), y compris le prompt-engineering, le fine-tuning et le RAG, pour transformer efficacement les données textuelles en informations exploitables.
Développer des compétences en matière de gestion des données, notamment l’utilisation d’embeddings et de bases de données vectorielles, pour améliorer l’efficacité et la qualité de l’analyse des données.
Apprendre à déployer et à gérer des modèles de machine learning en production en utilisant les principes de MLOps, en assurant le bon fonctionnement des modèles, en minimisant les coûts et en évitant les incidents.
Maîtriser l’utilisation de Spark pour l’apprentissage machine, en comprenant comment il peut être utilisé pour gérer et analyser de grands ensembles de données.

Programme

1. INTRODUCTION AU MACHINE LEARNING
- Définition de l’apprentissage machine
- Présentation et analyse d’exemples de tâches d’apprentissage machine
- Modes d’entraînement des machines : apprentissage supervisé, non-supervisé, semi-supervisé et par renforcement
- Introduction à la science des données et au big data
- Introduction à l’apprentissage profond et aux réseaux de neurones
- Importance et utilisation de l’apprentissage machine dans le monde professionnel
2. FONDAMENTAUX DU MACHINE LEARNING
- Optimisation des modèles : techniques et stratégies
- Gestion des jeux de données : préparation, nettoyage et partitionnement
- Fonctions hypothèses et de coût : définitions et rôles
- Algorithmes d’optimisation : descente de gradient, descente de gradient stochastique, Adam, etc.
- Laboratoire pratique : application des concepts vus en cours
3. ALGORITHMES DE CLASSIFICATION
- Introduction aux algorithmes de classification : régression logistique, SVM, arbres de décision, kNN
- Applications concrètes de chaque algorithme
- Comparaison des algorithmes de classification en fonction de différents critères
- Laboratoire pratique : mise en œuvre des algorithmes de classification
4. PRATIQUES AVANCÉES
- Prétraitement des données : normalisation, discrétisation, gestion des valeurs manquantes, etc.
- Ingénierie des variables prédictives : extraction de caractéristiques, sélection de caractéristiques, etc.
- Réglage des hyper-paramètres : techniques de recherche d’hyper-paramètres, validation croisée, etc.
- Évaluation des modèles : précision, rappel, AUC-ROC, etc.
- Laboratoire pratique : prétraitement des données, ingénierie des variables prédictives, réglage des hyper-paramètres et évaluation des modèles
5. APPRENTISSAGE D'ENSEMBLES
- Introduction aux techniques d’apprentissage d’ensembles : bagging, forêts aléatoires, boosting
- Applications pratiques de chaque technique
- Avantages et inconvénients de l’apprentissage d’ensembles
- Laboratoire pratique : mise en œuvre des techniques d’apprentissage d’ensembles
6. RÉGRESSION
- Modèles de régression : linéaire, polynomiale, logistique, etc.
- Évaluation des modèles de régression
- Applications pratiques des modèles de régression
- Laboratoire pratique : mise en œuvre des modèles de régression
7. MODÈLES DE LANGAGE DE GRANDE TAILLE (LLM)
- Introduction aux LLM : principes, utilités et limites
- Présentation de quelques modèles populaires
- Laboratoire pratique : mise en œuvre d’un modèle de langage de grande taille
8. MLOPS
- Introduction à MLOps : définition, importance et utilité
- Techniques pour le déploiement de modèles en production
- Gestion de l’exécution et de l’évolutivité des modèles
- Laboratoire pratique : déploiement d’un modèle en production avec MLOps
9. SPARK POUR L'APPRENTISSAGE MACHINE
- Introduction à Spark : principes, utilités et limites
- Utilisation de Spark pour l’apprentissage machine
- Laboratoire pratique : mise en œuvre d’un modèle d’apprentissage machine avec Spark.

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.

Quelle formation est faite pour vous selon votre problématique ?

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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.

FAQ – Questions fréquentes sur notre 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-90508

Durée : 21 heures soit 3 jours

Tarif : 2930€ HT / Personne

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Référence : IA-90508

Durée : 21 heures soit 3 jours

Tarif : Sur Devis

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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.»

« Tout était correctement organisé, rien à redire. Reste à mettre en pratique. Formateur de grande qualité et très pédagogue. Merci ! »

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