Machine Learning : Développez des Modèles Efficaces avec scikit-learn et TensorFlow – 3 Jours

Plongez au cœur du Machine Learning et de l’Intelligence Artificielle (IA) pour apprendre à concevoir, entraîner et déployer des modèles performants. Cette formation intensive de 3 jours vous enseignera l’utilisation des bibliothèques populaires scikit-learn et TensorFlow, vous permettant de transformer des données brutes en solutions intelligentes et automatisées adaptées à divers secteurs d’activité.

Objectifs Pédagogiques

  • Comprendre les Fondamentaux du Machine Learning et de l’IA : concepts clés, types d’algorithmes, applications.
  • Maîtriser scikit-learn : préparation des données, sélection des modèles, évaluation et optimisation des performances.
  • Explorer TensorFlow : conception de réseaux de neurones, entraînement de modèles profonds, déploiement.
  • Développer des Compétences Pratiques : réalisation de projets concrets, manipulation de datasets réels, utilisation d’outils collaboratifs.
  • Adopter les Bonnes Pratiques : gestion des données, évitement du surapprentissage, interprétation des résultats, déploiement en production.

Public Concerné

  • Développeurs, Data Scientists, Analystes de Données souhaitant approfondir leurs compétences en Machine Learning et IA.
  • Ingénieurs Logiciels, Chefs de Projet intéressés par l’intégration de solutions d’IA dans leurs applications.
  • Étudiants, Passionnés de Technologie, Professionnels du Marketing, Financeurs désireux d’exploiter le Machine Learning pour des analyses avancées.
  • Toute personne ayant une base en programmation et souhaitant se spécialiser en IA et Machine Learning.

Prérequis

  • Connaissances de base en programmation (Python recommandé) et manipulation de données.
  • Notions élémentaires en statistiques et mathématiques (algèbre linéaire, probabilités) sont un plus.
  • Disposer d’un ordinateur portable avec Python 3.x installé (environnement Anaconda recommandé) pour les exercices pratiques.

Programme de la Formation Machine Learning (3 Jours)

Jour 1 : Introduction au Machine Learning et scikit-learn

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Introduction au Machine Learning et à l’IA
    • Historique et évolution du Machine Learning et de l’IA
    • Types d’algorithmes : supervisé, non supervisé, semi-supervisé, renforcement
    • Applications pratiques dans divers secteurs (santé, finance, marketing, etc.)
  2. Environnement de Développement
    • Installation et configuration d’Anaconda, Jupyter Notebook
    • Présentation de scikit-learn : fonctionnalités, architecture
    • Importation et exploration des datasets avec pandas

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Préparation des Données

  • Nettoyage des données : gestion des valeurs manquantes, traitement des outliers
  • Transformation des données : normalisation, standardisation, encodage
  • Feature engineering : création de nouvelles variables, sélection des features
  1. Premiers Modèles avec scikit-learn
    • Introduction aux modèles de régression et classification
    • Entraînement et évaluation d’un modèle de régression linéaire
    • Exercice pratique : prédiction des prix immobiliers

Jour 2 : Approfondissement avec scikit-learn et Introduction à TensorFlow

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Modèles Avancés avec scikit-learn
    • Classification avancée : SVM, arbres de décision, forêts aléatoires
    • Méthodes d’ensemble : bagging, boosting, random forest
    • Optimisation des hyperparamètres : Grid Search, Random Search
  2. Évaluation et Validation des Modèles
    • Techniques de validation croisée
    • Métriques de performance : accuracy, precision, recall, F1-score, RMSE
    • Analyse des courbes ROC et AUC

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Introduction à TensorFlow

  • Présentation de TensorFlow et Keras
  • Installation et configuration de TensorFlow
  • Concepts de base des réseaux de neurones : couches, activation, perte
  1. Premiers Pas avec TensorFlow
    • Création d’un modèle simple de classification
    • Entraînement et évaluation du modèle
    • Exercice pratique : classification de chiffres manuscrits (MNIST)

Jour 3 : Deep Learning avec TensorFlow et Déploiement

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Conception de Réseaux de Neurones Profonds
    • Architectures avancées : CNN, RNN, LSTM, Transformers
    • Techniques d’optimisation : dropout, batch normalization
    • Entraînement de modèles profonds sur des datasets complexes
  2. Manipulation et Augmentation des Données
    • Techniques d’augmentation des données pour améliorer la robustesse
    • Gestion des datasets volumineux avec TensorFlow Data API
    • Exercice pratique : amélioration des performances d’un modèle CNN

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Déploiement des Modèles IA

  • Introduction au déploiement de modèles avec TensorFlow Serving
  • Création d’API pour l’inférence en temps réel
  • Intégration des modèles dans des applications web ou mobiles
  1. Projet Final et Conclusion
    • Réalisation d’un projet complet : de la préparation des données à la mise en production
    • Présentation des projets, feedback des formateurs
    • Discussion sur les tendances actuelles et futures de l’IA et du Machine Learning
    • Remise du support de cours, ressources complémentaires, plan d’action post-formation

Points Forts

  • Formation sur 3 Jours : un programme intensif couvrant les bases et les aspects avancés du Machine Learning et de l’IA.
  • Approche Théorie/Pratique : alternance de présentations théoriques et d’exercices pratiques pour une assimilation optimale.
  • Formateurs Experts : professionnels expérimentés en Data Science et IA, partageant leurs connaissances et meilleures pratiques.
  • Support Pédagogique Complet : accès à des notebooks Jupyter, scripts Python, ressources en ligne, et exemples de projets.

Modalités Pratiques

  • Durée : 3 jours (21 heures de formation)
  • Horaires : 9h00 – 12h30 / 14h00 – 17h30
  • Lieu : Bruxelles, Belgique
  • Matériel Requis :
    • Ordinateur portable (Windows, macOS ou Linux) avec Python 3.x installé
    • Environnement Anaconda recommandé
    • Accès internet pour télécharger les bibliothèques et datasets
  • Accessibilité : contactez-nous pour tout besoin d’aménagement ou d’équipement spécifique

Inscription & Renseignements

Rejoignez notre Formation Machine Learning et Intelligence Artificielle à Bruxelles et développez les compétences essentielles pour concevoir, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning efficaces, en utilisant scikit-learn et TensorFlow. Transformez vos données en insights précieux et solutions intelligentes pour vos projets professionnels et personnels !