Formation Machine learning, méthodes et solutions (Réf. MLB) BEST
Maîtriser le Machine Learning : Méthodes et Applications Pratiques
Découvrez comment utiliser le Machine Learning pour améliorer l'efficacité et l'efficience de vos processus métier. Au fil de cette formation, vous apprendrez à structurer et à résoudre des problèmes complexes grâce à l'apprentissage automatique. Désormais, vous serez en mesure d'exploiter les possibilités de l'intelligence artificielle pour relever les défis de votre secteur.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Comprendre les fondamentaux du Machine Learning et de l'intelligence artificielle
- Apprendre à préparer et à explorer les données nécessaires à l'apprentissage automatique
- Implémenter et évaluer des modèles de Machine Learning dans des contextes métiers variés
- Développer une expertise pour résoudre des problèmes complexes par l'intelligence artificielle
01.Introduction au Machine Learning et à l'IA
- —Définition et historique du Machine Learning (ML) et de l'IA
- —Types de Machine Learning : supervisé, non supervisé, par renforcement
- —Place du ML dans le domaine de la science des données
- —Vocabulaire clé : données, features, modèles, prédictions
- —Études de cas réelles et applications métiers
02.Fondamentaux Mathématiques et Statistiques pour le ML
- —Rappels d'algèbre linéaire essentielle (vecteurs, matrices)
- —Statistiques descriptives : moyenne, médiane, écart-type, variance
- —Probabilités : distribution de probabilité, variables aléatoires
- —Corrélation et causalité en ML
- —Introduction à l'optimisation (descente de gradient)
03.Préparation et Exploration des Données
- —Types de données : numériques, catégorielles, textuelles
- —Collecte et importation des données (CSV, SQL, etc.)
- —Nettoyage des données : valeurs manquantes, outliers
- —Transformation des données : normalisation, standardisation
- —Visualisation exploratoire des données (EDA)
04.Introduction au Machine Learning Supervisé
- —Principe du ML supervisé : apprentissage à partir de données labellisées
- —Régression vs Classification : quand utiliser quoi ?
- —Métriques d'évaluation pour la régression (MSE, RMSE, R²)
- —Métriques d'évaluation pour la classification (Accuracy, Précision, Rappel, F1-score)
- —Introduction à la validation croisée
05.Arbres de Décision et Forêts Aléatoires
- —Principe et construction d'un arbre de décision
- —Avantages et inconvénients des arbres (overfitting)
- —Méthodes d'ensemble : bagging et random forest
- —Fonctionnement et avantages des forêts aléatoires
- —Importance des variables dans les modèles arborescents
06.Introduction au Machine Learning Non Supervisé
- —Principe du ML non supervisé : découverte de motifs cachés
- —Cas d'usage : segmentation client, détection d'anomalies
- —Comparaison supervisé vs non supervisé
- —Introduction aux problématiques de clustering
- —Introduction aux problématiques de réduction de dimensionnalité
07.Algorithmes de Clustering : K-Means et Hiérarchique
- —Algorithme K-Means : principe, choix du nombre de clusters (méthode du coude)
- —Implémentation et interprétation des résultats du K-Means
- —Clustering hiérarchique : dendrogrammes et agrégation
- —Comparaison K-Means et clustering hiérarchique
- —Applications pratiques du clustering
08.Réduction de Dimensionnalité : PCA
- —Problématique de la haute dimensionnalité (curse of dimensionality)
- —Principe de l'Analyse en Composantes Principales (PCA)
- —Calcul et interprétation des composantes principales
- —Utilisation de PCA pour la visualisation et la réduction de bruit
- —Applications de PCA en préparation de données
09.Validation et Optimisation des Modèles ML
- —Biais et Variance : le compromis fondamental en ML
- —Overfitting et Underfitting : identification et solutions
- —Techniques de validation croisée avancées (Stratified K-Fold)
- —Tuning des hyperparamètres (Grid Search, Random Search)
- —Pipelines de Machine Learning pour l'automatisation
10.Principes d'Évaluation de Projets ML et Éthique
- —Structuration d'un projet de Machine Learning (cycle de vie CRISP-DM)
- —Évaluation de la performance des modèles en conditions réelles
- —Interprétabilité des modèles (limitations des boîtes noires)
- —Introduction aux biais algorithmiques et à l'éthique de l'IA
- —Bonnes pratiques de développement et de déploiement
11.Mise en Pratique et Cas d'Usage Avancés
- —Récapitulatif des concepts clés et des flux de travail ML
- —Présentation de méthodes avancées (Introduction aux réseaux de neurones)
- —Exploration de bibliothèques et frameworks ML (Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
- —Étude de cas métier complète de A à Z : problème, données, modélisation, évaluation
- —Conseils pour le déploiement et la maintenance des modèles
Comprendre les fond. du ML et de l'IA
Distinguer les types de Machine Learning et leurs applications, et expliquer les concepts clés d'apprentissage supervisé et non supervisé pour structurer des problèmes d'IA pertinents.
Préparer et explorer les données
Nettoyer, transformer et visualiser des jeux de données variés (numériques, catégorielles) afin de les rendre exploitables pour l'entraînement de modèles de Machine Learning.
Implémenter et évaluer des modèles ML
Appliquer des algorithmes de régression, classification et clustering (ex: linéaire, logistique, K-Means) et utiliser des métriques appropriées pour évaluer et optimiser leurs performances.
Résoudre des problèmes par l'IA
Structurer des problèmes métiers et proposer des solutions d'apprentissage automatique, en adaptant les méthodes de ML et en interprétant leurs résultats pour différents contextes.
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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Approche Pratique et Immersive
Cette formation privilégie des exercices pratiques sur des cas réels, permettant d'appliquer immédiatement les concepts de Machine Learning.
Préparation des Données
Un module dédié à la préparation et à l'exploration des données, essentiel pour garantir la qualité des modèles de Machine Learning.
Modèles Variés et Adaptés
Apprenez à implémenter des algorithmes comme la régression linéaire et les forêts aléatoires, adaptés à différents contextes métiers.
Évaluation des Modèles
Comprenez les méthodes d'évaluation des modèles pour garantir leur efficacité et pertinence dans des situations réelles.
Expertise en Résolution de Problèmes
Développez une expertise spécifique pour aborder des problèmes complexes grâce à l'intelligence artificielle, augmentant ainsi votre valeur sur le marché.
Ciblage des Chefs de Projet
Idéale pour les chefs de projet et managers, cette formation leur permet de piloter des projets d'IA de manière éclairée et stratégique.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser le Machine Learning : Méthodes et Applications Pratiques.
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Financer Maîtriser le Machine Learning : Méthodes et Applications Pratiques
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser le Machine Learning : Méthodes et Applications Pratiques. 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
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.
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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.
Maîtriser le Machine Learning : Méthodes et Applications Pratiques en situation
“Après la formation, un participant a utilisé les techniques de nettoyage de données pour améliorer la qualité des données utilisées dans son projet.”
“Un autre participant a appliqué les méthodes de régression pour prédire les ventes, ce qui a permis à son équipe de mieux planifier les stocks.”
IMI en chiffres
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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
Questions fréquentes
Une question sur Maîtriser le Machine Learning : Méthodes et Applications Pratiques ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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