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Formation : Apprentissage machine en Python avec Scikit.Learn

Objectifs

L’objectif de cette formation, qui s’adresse aux développeurs, experts techniques et consultants, est de parvenir à :

  • Mettre en œuvre en python des algorithmes d'apprentissage machine grâce à Scikit-Learn, dans les domaines d'Analyse, de Clustering, de Simplification / réduction / projection de vecteurs, d'Ajustement de modèle (fitting)
  • De choisir une stratégie de montée en charge pour Scikit-Learn
  • Utiliser SL en conjonction avec d'autres toolkit de l'univers Python (par ex. Skimage ou OpenCV)

Pré-requis

  • Bonne connaissance du langage Python
  • Connaître Numpy/Scipy
  • Connaissance des concepts et algorithmes mis en œuvre en traitement d'image
  • 2 Jours
  • 1 000 €HT

Programme de la formation

Introduction

Présentation

  • Périmètre du toolkit, domaine d'application
  • Structure
  • Représentation des données et principes de l'API
  • La documentation

Catégories de problèmes et mise en œuvre avec SL

  • Classification
  • Régression
  • Clustering
  • Autres algorithmes disponibles

Validation des modèles

Préparation des modèles

  • Cas des images
  • Cas des textes
  • Réduction des dimensions
  • Autres préparations

Enchainements (pipelining)

Choisir le bon estimateur et les bons paramètres

Performance et montées en charge

  • Stratégie
  • Outils

Interopérabilité avec écosystème python scientifique