Formation Data mining et machine learning

À propos

L’apprentissage automatique (le machine learning) est lié à la montée en puissance de l’IA et à la profusion de données (Big Data). Il permet à une machine d’évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou problématiques par des moyens algorithmiques plus classiques. La formation Machine Learning va vous permettre d’en assimiler l’essentiel. Vous serez en mesure de définir les étapes de préparation des données et de mettre en place et d’utiliser les principaux algorithmes de Machine Learning.

À propos

* Savoir définir les étapes de préparation des données, et les algorithmes de Machine Learning

À propos

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. 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 de TensorFlow (à la date de rédaction de l’article : TensorFlow 1.5. Voir : Les nouveautés de la version 1.3 et de la 1.4).

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À propos

* Comprendre et raisonner avec des modèles de bases de données graphes * Maîtriser les API unitaires et d'indexation * Exprimer et diagnostiquer des requêtes, même complexes * Interagir avec Neo4j à distance * Etendre les fonctionnalités de Neo4j * Importer des données existantes * Partager des Proofs Of Concept (POC) sous forme de Graph Gist.

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À propos

La formation ElasticSearch Administration a pour objectif de vous apprendre à administrer le moteur de recherche ElasticSearch. Nous commencerons par installer ElasticSearch avant de vous montrer comment aborder les problématiques d’administration, de maintenance et de performance.

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À propos

ElasticSearch est un moteur de recherche open source automatiquement sauvegardé et répliqué, interrogeable via une API REST et proposant toutes les fonctionnalités d'un moteur de recherche dernière génération. Cette formation sur ElasticSearch vise à vous permettre de mettre en place cette solution de recherche scalable, des phases d'installation, jusqu'au déploiement sur plusieurs serveurs, en passant par la recherche ainsi que les problématiques de production et de maintenance.

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À propos

ElasticSearch est un puissant moteur de recherche reconnu et utilisé par de grands acteurs internationaux (Sony, IGN, Stackoverflow , github, SoundCloud, Mozilla…). Orienté “document” au sens NoSQL du terme, toutes les données sont stockées sous forme de documents JSON structurés. Tous les champs sont indexés par défaut, et tous les index peuvent être utilisés dans une même requête, pour retourner les résultats correspondant à une recherche à une vitesse impressionnante. Dans cette formation vous aborderez l’utilisation d’ELK qui est l’association de 3 outils: Elasticsearch, Logstash et Kibana. Elasticsearch est le moteur de recherche distribué utilisé pour le stockage. Logstash permet d’extraire les logs, les transférer, les parser, et enfin les indexer dans Elasticsearch. Kibana permet d’exploiter les données stockées dans Elasticsearch, de produire des requêtes, d’en faire des tableaux de bord depuis un navigateur web.

Prochaine session

À propos

* Comprendre le fonctionnement et les apports d'ElasticSearch dans le traitement de données * Le mettre en oeuvre * Analyser les données * Programmer des requêtes * Créer des rapports et tableaux de bord avec Kibana.

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À propos

Cette formation permet de comprendre le fonctionnement et les apports d' Elasticsearch dans le traitement de données.

À propos

* Être en mesure de mettre en place ElasticSearch * Utiliser le Query DSL pour effectuer des recherches complexes * Résoudre les problèmes courants

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