Machine learning avance

OBJECTIFS DE LA FORMATION 🎯

• Approfondir les connaissances en data science en utilisant Python.

• Optimiser les performances des algorithmes de Machine Learning.

• Mettre en place la cross-validation pour augmenter la robustesse des modèles.

• Maîtriser les techniques ensemblistes pour assembler des algorithmes.

• Sélectionner les meilleurs modèles de Machine Learning adaptés aux problèmes de régression et de classification.

DURÉE ⏳
3 jours

PRÉREQUIS 📝

• Solides connaissances de base en Python, en programmation orientée objet et en apprentissage automatique.

• Expérience préalable en Python et en Machine Learning.

• Connaissance des bibliothèques Python telles que NumPy, Pandas et Scikit-learn.

PUBLIC VISÉ 👥
Experts, ingénieurs, chercheurs et chefs de projet souhaitant approfondir leurs compétences en data science et en Machine Learning.

PROGRAMME DÉTAILLÉ 📚

Jour 1 : Fondamentaux de la data science et optimisation des performances 🐍📊

Module 1 : Rappel des aspects fondamentaux de la data science via Python

• Introduction à la data science et ses applications.

• Présentation de Python et de ses bibliothèques pour la data science (NumPy, Pandas, Matplotlib, etc.).

• Exploration et prétraitement des données.

• Création et visualisation de graphes et tableaux de données.

• Exercices pratiques pour explorer et prétraiter des données avec Python.

Module 2 : Optimisation des performances par la recherche d’hyperparamètres

• Introduction aux hyperparamètres et leur impact sur les performances.

• Méthodes de recherche d’hyperparamètres : GridSearchCV, RandomizedSearchCV, etc.

• Préparation des données pour la recherche d’hyperparamètres.

• Mesure des performances des modèles et interprétation des résultats.

• Exercices pratiques pour appliquer la recherche d’hyperparamètres sur des modèles de Machine Learning avec Python.

Jour 2 : Robustesse des modèles et techniques ensemblistes 🤖📈

Module 3 : Augmentation de la robustesse via la cross-validation

• Introduction à la cross-validation et ses avantages.

• Méthodes de cross-validation : K-fold, stratified K-fold, Leave-One-Out, etc.

• Stratégies pour la mise en place de la cross-validation.

• Interprétation des résultats et mesure des performances du modèle.

• Exercices pratiques pour appliquer la cross-validation sur des modèles de Machine Learning avec Python.

Module 4 : Assemblage des algorithmes via les techniques ensemblistes

• Introduction aux méthodes ensemblistes et leur importance.

• Méthodes ensemblistes populaires : bagging, boosting, stacking, etc.

• Construction et entraînement des modèles ensemblistes.

• Mesure des performances et interprétation des résultats.

• Exercices pratiques pour assembler des modèles ensemblistes avec Python.

Jour 3 : Sélection des modèles et cas d’étude réel 🚀📂

Module 5 : Sélection des meilleurs modèles de Machine Learning

• Choix de la métrique de performance adaptée (MSE, MAE, R2 pour la régression ; accuracy, F1-score, AUC pour la classification).

• Utilisation de la validation croisée pour évaluer les performances.

• Comparaison des performances de différents algorithmes.

• Sélection du meilleur modèle en fonction des critères de performance.

• Exercices pratiques pour sélectionner les meilleurs modèles avec Python.

Module 6 : Mise en pratique avec un cas d’étude réel

• Cas d’étude avec des données réelles.

• Application des concepts vus dans les modules précédents.

• Utilisation de scikit-learn et pandas pour préparer les données, optimiser les hyperparamètres, évaluer les performances et sélectionner le meilleur modèle.

MODALITÉS D’ÉVALUATION 📊

• En début de formation :
  Test de positionnement 🧠 pour évaluer les connaissances initiales des participants.

• Pendant la formation :
  Tests de formation 📝 pour valider l’acquisition des connaissances.
  Pédagogie adaptée aux adultes : participation active, mises en situation, exemples concrets et échanges interactifs au sein du groupe.
  Application pratique des concepts théoriques à travers des exercices et des études de cas.

• En fin de formation :
  Test de fin de formation 🎓 pour valider les connaissances acquises.
  Remise d’une attestation de fin de formation 📜 à chaque participant.

Cette formation propose une approche approfondie pour maîtriser les techniques avancées de data science et de Machine Learning, en mettant l’accent sur l’optimisation, la robustesse et la sélection des modèles. 🌟