Formation Machine Learning
5 jours intensifs • 35 heures
Une formation intensive pour passer de la théorie à la pratique du Machine Learning avec Python et scikit-learn : régression, classification, clustering, XGBoost et projet réel complet.
Objectifs de la formation
Comprendre les concepts clés du Machine Learning.
Préparer et nettoyer des jeux de données réels.
Construire des modèles supervisés et non supervisés.
Évaluer et optimiser les performances des modèles.
Déployer un premier modèle prédictif.
Programme détaillé • 5 jours
1
Jour 1 – Fondamentaux du Machine Learning
- Supervisé vs non supervisé
- scikit-learn, Pandas, pipeline ML
- Nettoyage et exploration des données
2
Jour 2 – Apprentissage supervisé
- Régression linéaire et logistique
- Métriques d’évaluation
- Arbres de décision et Random Forest
3
Jour 3 – Apprentissage non supervisé
- K-means, DBSCAN
- PCA et réduction de dimension
- Analyse et interprétation des clusters
4
Jour 4 – Techniques avancées
- SVM, Gradient Boosting, XGBoost
- Données déséquilibrées
- Grid Search et Random Search
5
Jour 5 – Projet final & restitution
- Projet ML complet (cas réel)
- Présentation et feedback expert
- Introduction au déploiement
Modalités pratiques
Durée : 5 jours • 35 heures
Pré-requis : Python intermédiaire
Format : 100 % à distance ou présentiel Paris
Évaluation : projet final + quiz
Inclus : replays + support 3 mois