Formation Machine learning, méthodes et solutions


Formation Machine learning, méthodes et solutions

Catalogue : Big Data, Intelligence Artificielle



Introduction au Machine Learning
• Le Big Data et le Machine Learning.
• Les algorithmes d'apprentissage supervisés, non supervisés et par renforcement.
• Les étapes de construction d'un modèle prédictif.
• Détecter les valeurs aberrantes et traiter les données manquantes.
• Comment choisir l'algorithme et les variables de l'algorithme ?
Démonstration
Prise en main de l'environnement Spark avec Python à l'aide de Jupyter Notebook. Visualiser plusieurs exemples de modèles fournis.
Procédures d'évaluation de modèles
• Les techniques de ré-échantillonnage en jeu d'apprentissage, de validation et de test.
• Test de représentativité des données d'apprentissage.
• Mesures de performance des modèles prédictifs.
• Matrice de confusion, de coût et la courbe ROC et AUC.
Travaux pratiques
Evaluation et comparaison des différents algorithmes sur les modèles fournis.
Les modèles prédictifs, l'approche fréquentiste
• Apprentissage statistique.
• Conditionnement des données et réduction de dimension.
• Machines à vecteurs supports et méthodes à noyaux.
• Quantification vectorielle.
• Réseaux de neurones et Deep Learning.
• Ensemble learning et arbres de décision.
• Les algorithmes de Bandits, optimisme face à l'incertitude.
Travaux pratiques
Mise en œuvre des familles d'algorithmes en utilisant des jeux de données variés.
Les modèles et apprentissages bayésiens
• Principes d'inférence et d'apprentissage bayésiens.
• Modèles graphiques : réseaux bayésiens, champs de Markov, inférence et apprentissage.
• Méthodes bayésiennes : Naive Bayes, mélanges de gaussiennes, processus gaussiens.
• Modèles markoviens : processus markoviens, chaînes de Markov, chaînes de Markov cachées, filtrage bayésien.
Travaux pratiques
Mise en œuvre des familles d'algorithmes en utilisant des jeux de données variés.
Machine Learning en production
• Les spécificités liées au développement d'un modèle en environnement distribué.
• Le déploiement Big Data avec Spark et la MLlib.
• Le Cloud : Amazon, Microsoft Azure ML, IBM Bluemix...
• La maintenance du modèle.
Travaux pratiques
Mise en production d'un modèle prédictif avec l'intégration dans des processus de batch et dans des flux de traitements

 

Fiche de la formation



 Cible :

Ingénieurs/chefs de projet souhaitant considérer les techniques d'apprentissage automatique dans la résolution de problèmes industriels.


 Prérequis :

Connaissances de base en Python et en statistiques de base (ou connaissances équivalentes à celles apportées par le stage "Statistiques, maîtriser les fondamentaux"


 Durée : 4 jours

 Type : Stage pratique


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