Formation Maîtriser les fondamentaux du Machine Learning et ses applications concrètes

Introduction au Machine Learning et ses Fondamentaux

• —Définition et historique du Machine Learning (ML)
• —Distinctions entre IA, ML et Deep Learning
• —Les différentes familles de ML : supervisé, non supervisé, par renforcement

Le Traitement des Données pour le ML (Partie 1)

• —Importance des données : qualité, quantité, éthique
• —Types de données : numériques, catégorielles, textuelles, images
• —Collecte et chargement des données

Le Traitement des Données pour le ML (Partie 2)

• —Nettoyage des données : valeurs manquantes, aberrantes
• —Normalisation et standardisation des variables
• —Réduction de dimensionnalité (ACP)

Machine Learning Supervisé : Concepts Clés

• —Définition et applications (classification, régression)
• —Apprentissage et généralisation, sur-apprentissage et sous-apprentissage
• —Métriques d'évaluation (précision, rappel, F1-score, RMSE)

Algorithmes de Classification Essentiels

• —Explorer les algorithmes de classification supervisée : SVM, arbres décisionnels
• —Appliquer la validation croisée pour évaluer les performances des modèles
• —Utiliser des métriques de classification : précision, rappel et F1-score
• —Comparer les approches de classification par rapport à des cas d'usage spécifiques
• —Mettre en œuvre des techniques d'optimisation pour améliorer les modèles de classification

Algorithmes de Régression Essentiels

• —Régression linéaire simple et multiple
• —SVR (Support Vector Regression)
• —Modèles d'ensemble pour la régression (Gradient Boosting)

Machine Learning Non Supervisé : Découverte de Structures

• —Définition et applications (clustering, association)
• —Algorithmes de clustering : K-Means, DBSCAN
• —Métriques d'évaluation pour le non supervisé

Introduction au Deep Learning pour le ML

• —Neurones artificiels et réseaux de neurones (MLP)
• —Architectures de réseaux de neurones (CNN, RNN introduction)
• —Applications élémentaires du Deep Learning

Pipelines ML et MLOps : Intégration et Déploiement

• —Développer des pipelines ML pour automatiser le flux de travail
• —Intégrer des tests automatisés pour garantir la qualité des modèles
• —Déployer des modèles ML en utilisant des conteneurs Docker
• —Surveiller les performances des modèles en production avec MLOps
• —Gérer les versions des modèles et des données pour une traçabilité optimale

Optimisation et Interprétabilité des Modèles ML

• —Hyperparamètres et validation croisée
• —Techniques d'optimisation (Grid Search, Random Search)
• —Interprétabilité des modèles (Shap, Lime)

Cas d'Usage et Applications Industrielles du ML

• —Exemples concrets de ML dans divers secteurs (santé, finance)
• —Identification des problèmes métier résolubles par le ML
• —Études de cas interactives

Tendances, Éthique et Défis du Machine Learning

• —Les dernières avancées et tendances du ML
• —Considérations éthiques et biais algorithmiques
• —Défis et perspectives d'évolution du Machine Learning

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

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Des aides pour les demandeurs d'emploi

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Un soutien pour les entreprises en transformation

- Notions de programmation (Python recommandé) - Compréhension des concepts statistiques de base - Intérêt pour l'analyse de données - Pas de prérequis en Machine Learning spécifique

- Ordinateur portable récent et performant - Connexion internet stable - IDE (Jupyter Notebook, VS Code, ou similaire) - Environnement Python (Anaconda, Miniconda) - Librairies Python courantes (NumPy, Pandas, Scikit-learn)

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 utilisons les outils et logiciels les plus couramment utilisés dans l'industrie, tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn.

Oui, la formation est conçue pour vous permettre d'appliquer les connaissances acquises dans votre contexte professionnel. Nous vous proposons des exemples concrets et des projets pratiques pour vous aider à comprendre comment les appliquer.

La formation est conçue pour les débutants et les professionnels qui veulent approfondir leurs connaissances en Machine Learning. Nous allons vous guider étape par étape pour vous aider à comprendre les concepts et les techniques.

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.