M2i Formation

Machine Learning avec Microsoft Azure et Python

Par M2i Formation

Objectifs

  • Comprendre et mettre en place un processus complet de Machine Learning
  • Explorer et préparer les données
  • Choisir et appliquer le bon algorithme
  • Entraîner et améliorer votre modèle et le déployer.

Programme

Introduction au Machine Learning

  • Définition
  • Vocabulaire
  • A quelles questions répond le Machine Learning ?
  • Atelier : Introduction au Machine Learning

Exploration des données

  • Explorer les données pour un algorithme dit de régression
  • Explorer les données pour un algorithme dit de classement
  • Azure Machine Learning Workbench et Azure Notebook
  • Atelier : Visualiser les données pour une régression et pour une classification

Préparer les données

  • Gérer les données dupliquées
  • Gérer les données manquantes
  • Gérer les erreurs
  • Transformer et splitter les données
  • Etudier les "features"
  • Azure Machine Learning Workbench et Azure Notebook
  • Atelier : Préparer les données en Pyhton et avec Azure Machine Learning Workbench

Algorithme supervisée

  • Les bases de Scikit-Learn
  • Régression linéaire et classification
  • Logistic regression
  • Loss Function et ROC
  • Atelier : Créer un modèle de régression et de classification

Amélioration du modèle

  • Selection des "features"
  • Régularisation
  • Interpréter les "features"
  • Paramètres
  • Validation croisée
  • Atelier : Selection, réduction, cross-validation, Biais-Variance Trade-Off

Entraîner et déployer le modèle dans Azure

  • Entraîner localement un modèle
  • Entraîner le modèle dans le Cloud
  • Déployer son modèle
  • Atelier : Entraîner et déployer le modèle

Les autres algorithmes

  • Arbres de décisions
  • Méthodes des ensembles
  • Réseaux de neurones
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Théorème de Bayes
  • Atelier : Bagging, Boosting, RNN, SVM, Naïve Bayes

Algorithme non-supervisé

  • Clustering
  • Atelier : Application d'un cluster

Pédagogie

L'évaluation des acquis se fait :

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

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