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
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
De nombreux cas pratiques
Une formation adaptée aux niveaux des participants
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