Les fondamentaux du Machine Learning

Le Machine Learning, ou encore l’apprentissage automatique permet aux ordinateurs d’apprendre et de s’adapter par l’expérience. Apprentissage supervisé, non supervisé, algorithmes de régression, de classification toutes ces notions sont abordées lors de cette formation à travers différents cas pratiques illustrés à l’aide du langage Python.
A l’issue de cette formation, vous serez en mesure d’identifier les algorithmes à utiliser en fonction de la problématique à résoudre et de les mettre en place. A la fois théorique et pratique, cette formation constitue un point d’entrée idéal dans le monde du Machine Learning.

Public concerné
La formation, « Le machine learning et ses fondamentaux » s’adresse au professionnels de l’informatique, aux développeurs de logiciels, au professionnels travaillant dans l’analyse de données ou bien encore aux étudiants et bien entendu à toute personnes souhaitant s’initier au machine learning.

Prérequis
Le prérequis nécessaire pour cette formation consiste en la connaissance du langage Python

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET SON HISTOIRE

• Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
• Petite histoire de l’intelligence artificielle
• Articulation et architecture de l’intelligence artificielle

LE MACHINE LEARNING

• Les types d’actions de l’intelligence artificielle
• Les type d’apprentissages
• Les principaux algorithmes du machine learning
• Les algorithmes génétiques

MACHINE LEARNING ET MATHEMATIQUES

• Formalisation mathématique d’un problème de machine learning
• Mathématiques pour la régression linéaire mono et multi variée
• Comprendre et mettre en oeuvre la descente de gradient

L’EXPLORATION DETAILLE DES DONNEES ET APPLICATIONS DU MACHINE LEARNING

• Analyse détaillées données à l’aide des statistiques et leur préparation en vue de la réalisation d’un apprentissage
• Les 6 étapes pour mener à bien un projet de machine learning
• Réalisation d’un premier apprentissage sur un cas pratique suivant les 6 étapes décrites précédemment.
• Le traitement automatique du langage naturel
• L’apprentissage par renforcement

LE DEEP LEARNING

• Présentation et codage d’un neurone formel
• Présentation des réseaux multicouches
• Présentation des frameworks pythons (Tensorflow, Keras…)
• La classification d’images