Formation : Machine Learning avec scikit-learn

Durée2 jours
Prix1 610 €
Code coursDS011
Dates8 au 9 avril
17 au 18 juin
16 au 17 septembre
14 au 15 novembre

(cliquez sur une date pour vous inscrire)

Public:

Chefs de projet, data-scientists, souhaitant comprendre le fonctionnement de scikit-learn

Objectifs:

Mettre en oeuvre scikit-learn pour de l'apprentissage machine et l'analyse de données

Connaissances préalables nécessaires:

Connaissance de python et d'une bibliothèque de calcul telle que numpy ou pandas

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
Présentation
Historique
Fonctionnalités
Lien avec Numpy et Scipy
Manipulation de données
Chargement de données
Pré-traitement de données: standardisation, transformations non linéaires, discrétisation
Génération de données
Analyse des données et classification
Modèles: linéaires, quadratiques, descente de gradient
Algorithmes, choix d'un estimateur.
Classification : k-voisins, régression logistique, classification naïve bayésienne, arbres de décision, forêts aléatoires, SVC
Régression : régression linéaire, lasso, SGDr, SVR
Détection de groupes : k-moyennes, Spectral Clustering/GMM
Analyse globale : Randomized PCA, kernel approximation
Atelier : classification automatique d'un jeu de données à partir d'une régression logistique


Création de jeux d'essai, entraînement et construction de modèles.
Prévisions à partir de données réelles. Mesure de l'efficacité des algorithmes. Courbes ROC.
Parallélisation des algorithmes. Choix automatique.
Atelier : Mise en évidence des erreurs d'apprentissage en fonction des hyper-paramètres


Recherche de clusters: modélisations, algorithmes, et méthodes d'évaluation
Réseaux de neurones
Modèles d'apprentissage
Chargement et enregistrement
Génération de modèles
Estimation de la performance d'un modèle
Mesures de performance
Modification des hyper-paramètres
Application pratique avec les courbes d'évaluations

Déroulé pédagogique
Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées et modalités d'évaluation

Phirio

01 55 33 52 10
info@phirio.fr
Calendrier
Code cours : DS011

Contenu de la formation
Machine Learning avec scikit-learn:

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Version du document : R006
Date de mise à jour du document : 2024/01/06