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Machine learning

Descriptif

Durée de la formation

Durée 28 heures
En centre 28 heures

Session

du 03 nov. 2021 au 06 nov. 2021  - Paris - 5ème (75)
du 03 nov. 2021 au 06 nov. 2021  - Paris - 5ème (75)
Pour connaître les dates des prochaines sessions, veuillez contacter l'organisme de formation

Objectif de la formation

Découvrir les principales étapes d'une étude de Machine Learning et un panorama des méthodes associées (Data Mining, Analyse de Données). Apprendre à extraire de l'information utile à partir de données volumineuses, changeantes, non structurées.

Description de la formation

- Définitions du Machine Learning
Le contexte du Machine Learning : volume des données, nature des problèmes, mélange des disciplines
Définitions du Machine Learning et de l'Analyse de Données
L'histoire récente
- Le processus Machine Learning
Les étapes du "Knowledge Discovery in Databases" (KDD)
Extraction, prétraitements et nettoyage
Analyses exploratoires
Visualisations
Modélisation
Analyse des résultats
Intégration
Échantillon d'apprentissage, de test et de validation
- Méthodes d'exploration graphique
Les analyses factorielles : composantes principales, correspondances simples et multiples
Les algorithmes de classification : arbres et centres mobiles
Les graphiques de Bertin
- Les réseaux de neurones
Principes des réseaux de neurones (perceptron)
Techniques de calculs
Applications à la résolution de nombreux problèmes dont la discrimination et la régression
Forces et faiblesses de l'approche
- Les arbres de décision
Principe des arbres
Les principaux algorithmes
Validation et élagage d'un arbre
Quelques exemples d'applications
- Les méthodes parcimonieuses
Régression pas à pas
Régression LASSO
Régression RIDGE
Elastic Net
- Les méthodes de ré-échantillonnage
Bagging
Boosting
Random Forest
- Le Text mining
Principe et méthodes du Text mining
Techniques factorielles, typologies et lexicométrie
Quelques applications : documents, messages électroniques, Internet, ...
- Les principaux logiciels de Machine Learning
- Bilan.

Conditions d'accès

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Statistique descriptive (exploratoire) : savoir décrire des observations.

Validation

Attestation d'acquis ou de compétences;Attestation de suivi de présence

Donne accès au(x) métier(s) suivant(s)

Administration de systemes d'information (voir la fiche métier)

Et après la formation ?

Retour à l'emploi des anciens stagiaires

ÉLEVÉ

Conseils
Les questions à poser avant de choisir un centre de formation
  • Quels sont les profils des anciens stagiaires (niveau de formation, expérience professionnelle) ?
  • Est-il possible de visiter le centre ?
  • Quel type de public accueillez-vous en formation (salariés, demandeurs d’emploi, particuliers) ?
  • Peut-on obtenir une liste de ces anciens stagiaires pour les interroger sur cette formation ?
  • Comment aidez-vous les stagiaires à trouver un emploi ?

Data Value

Lieu de formation

10 bis Rue du Sommerard
Paris - 5ème

Calculez votre itinéraire

Centre de formation

41 rue de la Découverte
DATA VALUE
41 rue de la Decouverte
31676, Labège

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