Machine Learning - Concepts et mise en oeuvre

Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :

• Prétraiter des données
• Construire des modèles d’apprentissage pour des données annotées comme non-annotées
• Gérer les apprentissages de vos modèles
• Extraire des résultats actionnables

Description, programmation

Introduction

• Qu’est-ce que le Machine Learning
• Principales facettes du Machine Learning
  Fondamentaux
• Correctement poser un problème de Machine Learning
• Prétraiter des données
• Apprendre un modèle
• Évaluer un modèle
• Exploiter un modèle pour obtenir des résultats actionnables
  Apprentissage supervisé
• Régression linéaire
• Régression logistique
• Random forest
• Réseaux de neurones
• SVM
• Gradient boosted trees
  Apprentissage non supervisé
• Réduction de dimensionnalité
• Clustering K-means
• Clustering hiérarchique
• Embeddings (word2vec)
• Détection d’anomalies
  Système de recommandation
• Filtrage collaboratif

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Perfectionnement, élargissement des compétences

Niveau de sortie sans niveau spécifique

Métiers visés

H2203 :

H2603 :

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Durée, rythme, financement

Modalités de l'alternance -

Conventionnement Non

Conditions d'accès

Niveau d'entrée sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis -

Inscription

Contact renseignement Madame Florence Groupe Arkesys

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Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Session débutant le : 01/01/2019

Adresse d'inscription
Arkesys Net
24 Espace Henry Vallée 69007 Lyon 7e

Lieu de formation

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Organisme de formation responsable