Le Machine Learning (apprentissage automatique) est une discipline clé de l’intelligence artificielle qui transforme la manière dont les entreprises exploitent leurs données. Grâce aux progrès des technologies et de la puissance de calcul, il est désormais possible d’appliquer des techniques de Machine Learning à grande échelle pour optimiser les processus, prédire des comportements et automatiser des tâches.
Cette formation vous permettra de maîtriser les fondamentaux du Machine Learning, d’explorer les outils les plus utilisés et d’appliquer les bonnes pratiques pour concevoir, déployer et maintenir des modèles efficaces.
Objectifs
Objectif opérationnel :
Acquérir une vision globale des concepts, techniques et outils offerts par le Machine Learning pour la mise en œuvre réussie d’un projet.
Objectifs pédagogiques :
À l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et du Machine Learning, ainsi que leur lien avec le Big Data.
- Identifier les principales techniques de Machine Learning, leurs cas d’usage et leurs applications pratiques pour les entreprises.
- Classifier et choisir les algorithmes appropriés selon les problématiques rencontrées.
- Appliquer une démarche projet spécifique aux projets de Machine Learning.
- Identifier les risques et les leviers de réussite d’un projet Machine Learning.
À qui s’adresse cette formation ?
Public :
Cette formation est destinée aux dirigeants, responsables informatiques, directeurs techniques et responsables de projets qui souhaitent comprendre et intégrer le Machine Learning dans leurs stratégies de transformation numérique. Elle s’adresse également à toute personne souhaitant se sensibiliser aux bases de l’apprentissage automatique, tels que des consultants ou des responsables de projets Big Data.
Prérequis :
Une connaissance de base des algorithmes de Machine Learning et des notions en probabilité/statistiques est recommandée, ainsi qu’une culture informatique générale.
Contenu du cours Machine Learning
Jour 1
Introduction au Machine Learning
- Histoire et évolution du Machine Learning dans le contexte du Big Data.
- Différences entre analyse descriptive, prédictive et prescriptive.
- Exemples concrets : prédiction des ventes, détection de fraudes, consommation d’énergie.
Les outils et acteurs du marché
- Les bibliothèques populaires : TensorFlow, Keras, Pytorch, Scikit-learn.
- Comparaison Python vs R pour le Machine Learning.
- Présentation des plateformes Cloud (Azure, AWS, Google Cloud) et des solutions SaaS (IBM Watson, Dataïku).
- Démonstration de la création d’un agent conversationnel et d’un système de recommandation.
La donnée et les apprentissages en Machine Learning
- Identifier les types de données : structurées, semi-structurées et non structurées.
- Typologie des algorithmes : supervisé, non supervisé, reinforcement learning.
- Étude de cas : classification des algorithmes selon les données et objectifs d’un projet.
Les principaux algorithmes du Machine Learning
- Régression linéaire, régression logistique, séries temporelles.
- Classification hiérarchique (KMeans), arbres de décision, Naïve Bayes, Random Forest, Gradient Boosting.
- Réseaux de neurones, SVM (machines à vecteurs de support).
- Étude de cas : démonstration de la reconnaissance de caractères manuscrits avec un réseau de neurones.
Jour 2
Démarche Machine Learning dans le traitement des données
- Collecte et préparation des données : nettoyage, détection et correction des valeurs aberrantes.
- Réduction de la complexité et sélection des variables pertinentes.
- Data augmentation : création de nouvelles variables pour améliorer les modèles.
Entraînement et évaluation des algorithmes
- Séparation des jeux de données : entraînement, test, validation.
- Validation croisée, bootstrap, métriques de performance (précision, rappel, F-score).
- Courbes ROC et matrice de confusion.
Mise en production d’un algorithme Machine Learning
- Plateformes Big Data, API et mise en production des modèles.
- Stratégies de maintenance corrective et évolutive des modèles.
- Étude de cas : mise en œuvre d’un projet simple en Python via des API.
Gestion de projet en Machine Learning
- Cycle de vie d’un projet Machine Learning : de la conception à la mise en production.
- Rôles et acteurs : data scientist, data engineer, analyste, CDO, etc.
- Planification de la mise en œuvre : roadmap, Proof of Concept, rétroplanning.
- Bonnes pratiques : gestion des données personnelles et accompagnement au changement.
Prêt à intégrer le Machine Learning dans vos projets ?
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