Objectifs

  • Mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage machine en python avec Scikit-Learn, dans les domaines d’Analyse, de Clustering, de Simplification / réduction / projection de vecteurs, d’Ajustement de modèle (fitting)
  • Pouvoir choisir une stratégie de montée en charge pour Scikit-Learn
  • Utiliser Scikit-Learn en conjonction avec d’autres toolkit de l’univers Python (par ex. Skimage ou OpenCV)
  • Etre en mesure de citer les différents composants de Scikit-Learn, leur usage, trouver rapidement leur documentation.
  • Attention : le Deep Learning n’est pas couvert par Scikit-Learn

Participants et Pré-requis

Cette formation s’adresse aux développeurs et experts techniques.

Les pré-requis pour cette formation sont :

  • Savoir programmer en Python
  • Bonne maîtrise des bibliothèques Numpy et MatPlotLib
  • Avoir une bonne connaissance en traitement et manipulation de données et algèbre linéaire.

Informations pratiques

Formation inter-entreprise :

  • Tarif 1 000 €HT par personne
  • Lieu Rennes
  • Durée 2 jours

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Pour une formation intra-entreprise, nous consulter.

Le programme

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

  • Préambule : introduction rapide à Numpy/Scipy
  • Acquisition de données
  • Manipulation de données

Préparation des données

  • 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

Les + de la formation

Formateur expert Python depuis plus de 10 ans

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De nombreux cas pratiques

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Une formation adaptée aux niveaux des participants

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