XXL Formation

Machine Learning

Par XXL Formation

Objectifs

Comprendre comment organiser le traitement des données et structurer les processus de Machine Learning.

Programme

Introduction au machine learning

  • Le Big Data et le machine learning.
  • Zoom sur les données et les requêtes, attentes, des utilisateurs
  • Les étapes de la préparation des données.
  • le data munging/wrangling
  • Le rôle du data scientist

Le Machine Learning

  • Définition, les attentes par rapport au Machine Learning
  • Les valeurs d’observation, et les variables cibles.
  • Ingénierie des variables
  • Comment choisir l'algorithme et les variables de l'algorithme.

Apprentissage automatique

  • Les algorithmes d'apprentissage supervisés, non supervisés
  • Classification des données
  • Les étapes de construction d'un modèle prédictif.
  • Détecter les valeurs aberrantes et traiter les données manquantes.
  • Algorithmes : régression linéaire, k-voisins, classification naïve bayésienne, arbres de décision, etc ..

Les risques et écueils

  • Importance de la préparation des données.
  • L’écueil du « surapprentissage ».
  • Les limites du Machine Learning

La visualisation des donnés

  • L’intérêt de la visualisation.
  • Outils disponibles,

Machine learning en production

  • Les spécificités liées au développement d'un modèle en environnement distribué.
  • Le déploiement Big Data avec Spark et la MLlib.
  • Le Cloud : Amazon, Microsoft Azure ML, IBM Bluemix...
  • La maintenance du modèle

Exemples de visualisation avec R et Python

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TensorFlowPar Ambient IT

TensorFlow est devenu en un temps record l’un des frameworks de référence pour le Deep Learning et l’Intelligence Artificielle, utilisé aussi bien dans la recherche qu’en entreprise pour des applications en production.

Formez-vous dès maintenant au Framework IA de Référence !

Avec 25K contributeurs, Tensorflow fait partie du TOP 10 des projets les plus suivi actuellement sur GitHub et vous allez découvrir dans cette formation que ce n’est pas un hasard ! Des milliers de personnes contribuent également à ses dépendances, comme Numpy, Pytest, etc.

Découvrez comment résoudre des problèmes difficiles de Machine Learning avec la nouvelle librairie Open Source Tensorflow, le système révolutionnaire de Google d’apprentissage profond. Cette formation pratique vous montre comment construire, et quand utiliser, des architectures d’apprentissage profond. Vous apprendrez comment concevoir des systèmes capables de détecter des objets dans des images, comprendre la parole humaine, analyser la vidéo et prédire certains phénomènes. Nous aborderons ces concepts à travers des exemples pratiques afin que vous puissiez utiliser cette technologie dans vos projets Big Data. La formation AI & Deep Learning avec Tensorflow abordera les réseaux de neurones (convolutional neural networks). Vous maîtriserez également les concepts clés tels que la fonction SoftMax, les réseaux neuronaux à code automatique (Autoencoder Neural Networks), les réseaux récurrents, la machine Boltzmann restreinte (RBM, Restricted Boltzmann Machine).

Comme dans toutes nos formations, celle-ci vous présentera la toute dernière version stable de TensorFlow 2.4, sortie en Janvier 2020 couplée à Python 3.9.

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Atelier Découverte sur le Deep Learning avec TensorflowPar Ambient IT

Un atelier sur le Deep Learning d’une journée conçu pour les développeurs. Aucune compétence en Python ni en Machine Learning n’est nécessaire pour faire cet atelier. Venez avec votre curiosité et votre envie d’apprendre

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Le Machine Learning est un sujet passionnant et en plein essor. Mais pour les développeurs logiciels, ce n’est pas toujours évident de trouver le temps de se lancer dans l’apprentissage de ce domaine, surtout quand on est en poste. Cet atelier a été conçu pour vous faire découvrir les réseaux de neurones profonds et vous permettre de faire vos premiers pas dans ce domaine !

Le Deep Learning est l’une des techniques les plus populaires pour faire du Machine Learning et une journée est suffisante pour acquérir des bonnes bases et vous permettre de mieux structurer votre projet d’apprentissage du vaste domaine qui est le Machine Learning et l’intelligence artificielle.

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La plupart de développeurs logiciels tombent dans l’erreur de se spécialiser dans l’utilisation d’un outil, sans connaître le comment et le pourquoi (don’t be a tools user !). Notre objectif n’est pas de vous apprendre à utiliser un outil ou une technologie, mais plutôt de vous faire comprendre la logique derrière celle-ci. Un ingénieur ML doit pouvoir implémenter avec différentes librairies et ne pas être dépendant d’un outil en particulier.

Comme toutes nos formations, celle-ci présentera la dernière version en date de l’outil à savoir TensorFlow 2.4.

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