Formation Maîtriser le Machine Learning : Concepts Avancés et Dernières Innovations

Introduction au Machine Learning et Concepts Fondamentaux

• —Définition et histoire du Machine Learning (ML)
• —Distinction entre IA, ML et Deep Learning
• —Types d'apprentissage : supervisé, non supervisé, par renforcement
• —Cycle de vie d'un projet ML : collecte, préparation, modélisation, évaluation, déploiement

Apprentissage Supervisé I : Régression et Classification

• —Principes de la régression linéaire et logistique
• —Algorithmes de classification : K-NN, arbres de décision
• —Mesures d'évaluation pour la régression (RMSE, MAE, R²)
• —Mesures d'évaluation pour la classification (précision, rappel, F1-score, matrice de confusion)

Apprentissage Supervisé II : Modèles Avancés et Ensembles

• —Introduction aux Support Vector Machines (SVM)
• —Algorithmes d'ensemble : Bagging (Random Forest) et Boosting (Gradient Boosting, XGBoost)
• —Avantages et inconvénients des modèles d'ensemble
• —Techniques de surapprentissage et de sous-apprentissage

Apprentissage Non Supervisé : Clustering et Réduction de Dimension

• —Algorithmes de clustering : K-Means, DBSCAN
• —Applications du clustering : segmentation client, détection d'anomalies
• —Réduction de dimension : PCA (Analyse en Composantes Principales)
• —Cas d'usage de la réduction de dimension

Introduction aux Réseaux de Neurones et Deep Learning

• —Fondamentaux des réseaux de neurones artificiels (RNA)
• —Neurones, couches, fonctions d'activation
• —Processus d'entraînement : descente de gradient, rétropropagation
• —Introduction au Deep Learning (DL) et à ses applications

Réseaux de Neurones Avancés et Architectures Spécifiques

• —Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) pour l'analyse d'images
• —Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) et LSTM pour les séquences
• —Introduction aux Transformers
• —Transfer Learning et Fine-Tuning

Pipelines ML et Outils Open-Source

• —Structuration d'un pipeline ML (scikit-learn)
• —Intégration de bibliothèques ML (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
• —Environnements de développement : Jupyter Notebooks, Google Colab
• —Présentation d'outils de MLOps (notions)

Application Pratique et État de l'Art en ML

• —Étude de cas complète : de la donnée au déploiement simple
• —Bonnes pratiques et défis du ML en production
• —Éthique et biais en intelligence artificielle
• —Tendances actuelles et futures du Machine Learning
• —✅ Compétences :

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

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Un soutien pour les entreprises en transformation

• Connaissances de base en programmation (idéalement Python). • Notions fondamentales en statistiques et algèbre linéaire. • Familiarité avec les concepts de base en algorithmique.

• Ordinateur portable avec connexion internet stable. • Navigateur web à jour. • Accès à un environnement de développement Python (ex: Anaconda, Google Colab) recommandé. • Compte Google (pour Google Colab, recommandé).

5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

Saskia Cazettes Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com

23 mars 2026

La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.

Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.

Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.

Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.

Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.

Nous allons utiliser TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn pour mettre en œuvre des solutions ML.

L'IA et le Machine Learning sont utilisés dans de nombreux secteurs, notamment la santé, la finance, la logistique et la marketing.

Oui, vous obtiendrez un certificat de participation et de réussite après avoir terminé la formation et avoir passé le test final.

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.