Machine learning apprentissage supervisé

sur place ou à distance 5 séances de 3h30 lundi au vendredi, de 14h00 à 17h30

Élargissez vos compétences en data science avec notre formation  sur l’apprentissage supervisé. Cette formation s’adresse aux développeurs Python avec de solides connaissances en statistiques qui souhaitent approfondir leur compréhension des techniques d’apprentissage machine supervisé, incluant la classification, la régression, et l’évaluation des modèles.

Objectif

Maîtriser les fondamentaux de l’apprentissage supervisé et de les appliquer efficacement dans leurs projets de data science. Acquérir les compétences nécessaires pour implémenter et évaluer des modèles d’apprentissage supervisé en Python.

Méthode

La méthode d’enseignement se base sur l’apprentissage par projet (PLB) qui intègre la théorie et la pratique.

La formation est intensive et requiert un travail personnel en dehors des heures de cours.

Formateurs

Les formateurs sont des experts dans leur domaine et exercent une activité professionnelle en parallèle à leur rôle d’enseignant.

Programme

  • L’Apprentissage Supervisé – Principes et types de modèles (classification, régression)
  • Prétraitement des Données – Nettoyage, normalisation, et transformation des données
  • Modèles de Classification – Algorithmes populaires comme la régression logistique, les arbres de décision
  • Modèles de Régression – La régression linéaire et polynomial
  • Validation Croisée et Sélection de Modèles – Techniques pour évaluer et sélectionner les meilleurs modèles
  • Optimisation des Hyperparamètres – Techniques pour affiner les modèles d’apprentissage supervisé
  • Évaluation des Modèles – Métriques de performance pour la classification et la régression
  • Projets Pratiques et Études de Cas: Application des concepts à des jeux de données réels

Prérequis

Compréhension des statistiques de base et connaissance du langage Python.
Expérience en Programmation Python : Capacité à écrire et comprendre des scripts Python, y compris l’utilisation des bibliothèques de data science telles que Pandas et Numpy.
Connaissances de base en data science, acquises idéalement dans le module de statistiques pour la data science.

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Tarif: CHF 1400 .-

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