Python pour le Machine Learning

Objectif pédagogique :

L'objectif de cette formation est d’enseigner aux apprenants à mettre en œuvre des techniques avancées d'apprentissage automatique à l'aide de scikit-learn, notamment l'apprentissage d'ensemble, l'apprentissage non supervisé, l'ingénierie des fonctionnalités et l'évaluation des modèles.

Bénéfices attendus :

• Utiliser scikit-learn pour mettre en œuvre des méthodes d'ensemble telles que Random Forests et Gradient Boosting.
• Appliquer des techniques de clustering et de réduction de dimensionnalité.
• Concevoir des fonctionnalités à l'aide de la mise à l'échelle, de l'encodage et de la fonctionnalité polynomiale.

Public :

Ingénieurs, techniciens et scientifiques ayant une première expérience en Python.

I. Apprentissage ensembliste avec scikit-learn

Bagging (Entrainement d’un modèle Random Forest - forêt d'arbres décisionnels).
Boosting (boosting de gradient - algorithme AdaBoost).
Évaluation des performances des modèles.
Visualisation des modèles.

II. L'apprentissage non supervisé : le partitionnement de données (clustering)

Algorithmes courants avec scikit-learn.
Visualisation des modèles.
III. L’apprentissage non supervise : la réduction de la dimensionnalité

Sélection de caractéristiques avec scikit-learn.
Compression des données avec scikit-learn.

IV. L’ingénierie des caractéristiques avancée dans scikit-learn

Création en utilisant PolynomialFeatures().
Transformation (Mise à l'échelle - Encodage).

V. Évaluation avancée des modèles

Validation croisée avec cross_val_score().
Courbes AUC-ROC avec roc_curve() et roc_auc_score().

Python pour le Machine Learning

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Sur mesure

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Centre

CODE RECKONS est une société de recherche informatique spécialiste de la performance et des architectures modernes. Nous mettons en valeur les dernières normes du langage C++, afin de faciliter l'intégration dans l'industrie de leurs dernières nouveautés.
À l'ISO (AFNOR) depuis 2014 pour sa participation la normalisation du langage, l'équipe de CODE RECKONS est une référence en France du langage C++.

Le projet CODE RECKONS s'est monté suite à des années d'expérience de la même équipe fondatrice, dans la prestation et l'analyse informatiques de très haute qualité. L'équipe a bénéficié d'une reconnaissance internationale auprès des plus grands comptes.
Notre offre repose sur notre expérience et sur une demande naissante chez tous nos clients.
Notre objectif est de vous rendre autonomes sur toute la chaîne de développement, à travers de la formation pour les outils (architectures, bibliothèques, Open Source...), de la formation de pointe sur la programmation informatique notamment en C++, et du pilotage de code.

PARCOURS SCIENTIFIQUES ET TECHNIQUES de la responsabilité pédagogique de CODE RECKONS

Joël FALCOU :

• Ingénieur diplômé en informatique
• Docteur en électronique et robotique de l'Université Blaise Pascal de Clermont-Ferrand
• Maître de conférence HDR de l'Université Paris-Saclay
• Membre du Comité National auprès de l'AFNOR pour l'ISO depuis 2011 en tant qu'expert C++
• Créateur et Président de l'association C++FRUG, co-animateur du Meetup C++.
• Présentateur dans de multiples conférences internationales comme BoostCon, C++Now, C++Russia, CppCON et Meeting C++
• Président de CPPP (C++ Paris), le rendez-vous annuel francophone

Jean-Thierry LAPRESTÉ :

• Thèse de troisième cycle en Mathématiques en 1973
• Assistant en Mathématiques au département de Mathématiques appliquées de l'université Blaise Pascal de 1972 à 1981
• Assistant en Mathématiques au département de Mathématiques appliquées à l'École Nationale Supérieure de Chimie de Clermont-Ferrand de 1981 à 1993
• Habilitation à diriger des travaux de recherche (HDR) en 1992
• Directeur de Recherche et membre du jury de multiples professeurs d'aujourd'hui
• Professeur des Universités en 61ème section de septembre 1993 à 2010
• Responsable des Mathématiques et de l'Informatique à l'École Nationale Supérieure de Chimie de Clermont-Ferrand
• Professeur émérite depuis 2010
• Auteurs de trois ouvrages en programmation informatique pour les ingénieurs