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Management des Systèmes d'Information
Formation Maîtriser le Machine Learning : Concepts Avancés et Dernières Innovations
Découvrez comment maîtriser les concepts avancés du Machine Learning et les dernières innovations en matière d'intelligence artificielle. Cette formation vous permettra de comprendre les algorithmes clés, les réseaux de neurones et les méthodes d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé. Vous apprendrez à mettre en œuvre des solutions ML avec des outils open-source et à déployer et évaluer des projets ML.
Réponse sous 24h ouvrées
Durée14 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Maîtriser les algorithmes clés du Machine Learning
- Comprendre les fondements du Deep Learning
- Mettre en œuvre des solutions ML avec des outils open-source
- Déployer et évaluer des projets ML
01.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
02.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)
03.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
04.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
05.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
06.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
07.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)
08.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 :
Maîtriser les algorithmes clés de ML
Appliquer et évaluer les algorithmes d'apprentissage supervisé (régression, classification) et non supervisé (clustering, réduction de dimension) pour résoudre des problèmes concrets.
Comprendre les fondements du Deep Learning
Expliquer le fonctionnement des réseaux de neurones, identifier les architectures avancées (CNN, RNN) et leurs applications, et comprendre les principes du transfer learning.
Mettre en œuvre des solutions ML avec des outils open-source
Utiliser des bibliothèques Python (scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) et des environnements de développement pour construire, entraîner et évaluer des modèles Machine Learning.
Déployer et évaluer des projets ML
Mettre en œuvre un pipeline de Machine Learning, évaluer la performance des modèles avec des métriques appropriées et identifier les considérations éthiques et les biais.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Points forts de la formation
Maîtriser le Machine Learning : Concepts Avancés et Dernières Innovations — pourquoi la choisir ?
🎯
Expertise des Algorithmes Clés
Acquérez une maîtrise approfondie des algorithmes de Machine Learning essentiels, garantissant une compréhension solide et applicable des meilleures pratiques du secteur.
🚀
Approfondissement du Deep Learning
Plongez dans les réseaux de neurones avancés et les architectures spécifiques, vous permettant d'explorer les dernières innovations du Deep Learning.
🛠️
Outils Open-Source Pratiques
Apprenez à mettre en œuvre des solutions ML avec des outils open-source, vous préparant à des applications concrètes en entreprise.
📊
Évaluation des Projets ML
Acquérez les compétences nécessaires pour déployer et évaluer efficacement vos projets de Machine Learning, garantissant des résultats mesurables.
🔍
Clustering et Réduction de Dimension
Maîtrisez les techniques d'apprentissage non supervisé, essentielles pour l'analyse de données complexes et la découverte de patterns cachés.
🤝
Networking Inter-entreprises
Profitez d'un format inter-entreprises pour échanger des idées et des expériences avec des professionnels de divers secteurs, enrichissant votre apprentissage.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser le Machine Learning : Concepts Avancés et Dernières Innovations.
Poser une questionNous allons utiliser TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn pour mettre en œuvre des solutions ML.
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Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
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Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser le Machine Learning : Concepts Avancés et Dernières Innovations. 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.
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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…).
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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.
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Employeur
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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.
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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.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Maîtriser le Machine Learning : Concepts Avancés et Dernières Innovations
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Très contente de cette formation Maîtriser le Machine Learning : Concepts Avancés et Der…. L'animatrice était pédagogue et patiente. Les exercices pratiques m'ont permis de gagner confiance avant de me lancer.”
SO
Sébastien O.
Technicien·ne senior · Start-up tech
“Formation Maîtriser le Machine Learning : Concepts Avancés et Der… au top. Court mais efficace, on ne perd pas de temps. J'ai appris plus en 2 jours qu'en plusieurs années d'autodidaxie.”
CH
Camille H.
Manager d'équipe · Entreprise familiale
“Honnêtement, j'avais des doutes avant de m'inscrire à Maîtriser le Machine Learning : Concepts Avancés et Der…. Mais le niveau du formateur et la qualité des échanges m'ont convaincu dès la première demi-journée.”
AN
Alexandre N.
Chargé·e de projet · Groupe hôtelier
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
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FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Maîtriser le Machine Learning : Concepts Avancés et Dernières Innovations ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseiller• Connaissances de base en programmation (idéalement Python).
• Notions fondamentales en statistiques et algèbre linéaire.
• Familiarité avec les concepts de base en algorithmique.
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