Shopping cart
Your cart empty!
Intelligence Artificielle
Formation Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique
Découvrez comment mettre en pratique les algorithmes de Machine Learning pour améliorer vos capacités d'analyse de données et prendre des décisions éclairées. Cette formation vous apprendra à implémenter des modèles de Machine Learning avec Scikit-learn et TensorFlow/PyTorch, à les évaluer et à les déployer en environnement simulé. Vous pourrez appliquer ces compétences à des cas d'usage concrets comme la prédiction immobilière ou la détection de fraudes bancaires.
Réponse sous 24h ouvrées
945 € HTHT / personne
Durée21 heures
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Implémenter des modèles de Machine Learning avec Scikit-learn et TensorFlow/PyTorch
- Évaluer la performance de modèles de Machine Learning en termes de précision et de rappel
- Sélectionner l'algorithme de Machine Learning le plus adapté à un problème spécifique
- Déployer un modèle de Machine Learning en environnement simulé
01.Introduction au Machine Learning et types d'apprentissage
- —Distinguer l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
- —Identifier les cas d'usage de chaque type d'apprentissage.
- —Définir les concepts de données d'entraînement et de test.
02.Préparation des données pour le Machine Learning
- —Nettoyer des jeux de données (valeurs manquantes, outliers).
- —Effectuer l'ingénierie de caractéristiques (feature engineering).
- —Normaliser et standardiser des données numériques.
03.Régression linéaire et logistique avec Scikit-learn
- —Implémenter un modèle de régression linéaire.
- —Appliquer la régression logistique pour la classification binaire.
- —Interpréter les coefficients des modèles de régression.
04.Classification : SVM et Arbres de décision
- —Utiliser les Support Vector Machines (SVM) pour la classification.
- —Construire des arbres de décision pour des problèmes de classification.
- —Comparer les principes de fonctionnement des SVM et des arbres de décision.
05.Évaluation des modèles de classification
- —Calculer la précision, le rappel et le F1-score.
- —Interpréter la matrice de confusion.
- —Utiliser la courbe ROC et l'AUC.
06.Validation de modèles et sur/sous-apprentissage
- —Appliquer la validation croisée (cross-validation).
- —Identifier les phénomènes d'overfitting et d'underfitting.
- —Mettre en œuvre des techniques de régularisation.
07.Introduction aux Réseaux de neurones avec TensorFlow/PyTorch
- —Décrire l'architecture d'un réseau de neurones simple.
- —Implémenter un réseau de neurones avec TensorFlow ou PyTorch.
- —Configurer les fonctions d'activation et les optimiseurs.
08.Réseaux de neurones profonds et cas d'usage
- —Construire des réseaux de neurones profonds (Deep Learning).
- —Appliquer les réseaux de neurones à des problèmes de classification d'images.
- —Gérer les hyperparamètres des réseaux de neurones.
09.Sélection d'algorithmes et pipelines ML
- —Sélectionner un algorithme adapté à un problème de régression.
- —Sélectionner un algorithme adapté à un problème de classification.
- —Construire des pipelines de Machine Learning avec Scikit-learn.
10.Cas pratique : Prédiction immobilière (Régression)
- —Préparer un jeu de données de caractéristiques immobilières.
- —Entraîner un modèle de régression pour prédire le prix.
- —Évaluer la performance du modèle de prédiction.
11.Cas pratique : Détection de fraudes bancaires (Classification)
- —Traiter un jeu de données de transactions bancaires.
- —Entraîner un modèle de classification pour détecter la fraude.
- —Optimiser le modèle pour un déséquilibre de classes.
12.Déploiement et monitoring de modèles ML
- —Sérialiser un modèle entraîné (pickle, joblib).
- —Déployer un modèle dans un environnement de production simulé.
- —Mettre en place un monitoring basique de la performance du modèle.
Implémenter modèles ML avec Scikit-learn
Le participant implémente des algorithmes de régression linéaire, logistique, SVM et arbres de décision en utilisant la bibliothèque Scikit-learn.
Évaluer performance modèles ML (précision, rappel)
Le participant évalue la performance de modèles de classification et de régression en calculant la précision, le rappel, le F1-score et d'autres métriques pertinentes.
Sélectionner algorithme ML adapté
Le participant sélectionne l'algorithme de Machine Learning (supervisé, non supervisé) le plus pertinent pour des problèmes de classification ou de régression spécifiques.
Déployer modèle ML en environnement simulé
Le participant déploie un modèle de Machine Learning entraîné dans un environnement de production simulé, en intégrant les étapes de prédiction.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
Simuler mon financement
Ils ont suivi cette formation
Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.
Points forts de la formation
Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique — pourquoi la choisir ?
🎯
Approfondissement des algorithmes
Explorez les algorithmes de Machine Learning essentiels comme la régression logistique et les SVM, adaptés à des cas d'utilisation concrets.
🔍
Évaluation précise des modèles
Apprenez à évaluer la performance de vos modèles grâce à des métriques de précision et de rappel, garantissant des résultats fiables.
🚀
Mise en pratique avec Scikit-learn
Implémentez directement des modèles avec Scikit-learn, un outil incontournable pour les professionnels du Machine Learning.
🛠️
Déploiement simulé
Testez le déploiement de vos modèles dans un environnement simulé, vous préparant à des situations réelles.
📊
Préparation des données
Maîtrisez la préparation des données, un élément clé pour garantir la qualité de vos modèles de Machine Learning.
🔗
Formation inter-entreprises
Bénéficiez d'un partage d'expériences avec des pairs d'autres entreprises, enrichissant votre apprentissage et votre réseau professionnel.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique.
Poser une questionNous utilisons Scikit-learn et TensorFlow/PyTorch pour l'implémentation des modèles de Machine Learning.
Formez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
Financement
Financer Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
En savoir plus
FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d'Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l'organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
En savoir plus
FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d'emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
En savoir plus
Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d'un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
En savoir plus
Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l'accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d'emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
En savoir plus
FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
En savoir plusBesoin d'aide pour choisir votre dispositif ?
Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Très bon retour sur la formation Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique. Les cas pratiques sont tirés de situations réelles, ce qui rend la formation immédiatement applicable. Certification Qualiopi rassurante.”
IB
Inès B.
Coordinateur·rice pédagogique · Groupe hospitalier
“Je cherchais une montée en compétences rapide sur Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique — c'est exactement ce que j'ai obtenu. Programme bien calibré, supports clairs, formateur disponible.”
YS
Yann S.
Cadre intermédiaire · PME industrielle
“Formation Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique suivie à distance, ce qui m'arrangeait bien vu mon emploi du temps chargé. La qualité pédagogique n'a rien à envier au présentiel.”
MG
Manon G.
Responsable formation · Grand groupe industriel
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
L'expertise IMI au service de votre développement professionnel
Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
- Formateurs experts
- 100% opérationnel
Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
- +10 ans d'expertise
- Résultats mesurables
FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseillerConnaissances en programmation Python. Notions de base en statistiques et algèbre linéaire. Expérience avec des structures de données (DataFrames Pandas).
Inscrivez-vous à Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique
Rejoignez les 1 200+ professionnels qui ont déjà boosté leurs compétences grâce à cette formation.
Réponse sous 24h · Certifié Qualiopi · Sans engagement