Présentiel ou distanciel synchrone via visioconférence.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les bases du Machine Learning supervisé et non supervisé
- Savoir appliquer les algorithmes classiques (régression, SVM, k-NN, arbres…)
- Savoir évaluer les performances d’un modèle et éviter le surapprentissage
- Mettre en œuvre des projets de ML avec Python et scikit-learn
Public visé
Développeurs, ingénieurs, analystes, chercheurs, ou toute personne souhaitant maîtriser le Machine Learning.
Prérequis
Connaissances de base en Python, mathématiques (statistiques, algèbre linéaire).
Accessibilité aux personnes en situation de handicap
Formation adaptable selon les besoins spécifiques, merci de nous contacter pour organiser les aménagements nécessaires.
Méthodes mobilisées
Alternance entre apports théoriques, cas pratiques, démonstrations en Python, travaux dirigés et mini-projets.
Modalités d’évaluation
QCM intermédiaires, exercices notés, projet final encadré avec soutenance.
Modalités d’accès (contact, délai, inscription)
Inscription par mail à laurent@datatellstory.com. Délai d’accès : 5 jours ouvrés.
Toutes les informations pratiques sont transmises par email après inscription.
Référent formation (nom, mail, téléphone)
Laurent Bresson – laurent@datatellstory.com – 06 45 15 39 76
3000 € HT / personne
- Durée : 3 jours (21 heures)
- Inscription : par mail à laurent@datatellstory.com
- Effectif maximum : 6 personnes
- Prochaine session : à venir
