Machine Learning et Deep Learning avec Python

Objectifs

Découvrir les principaux modèles de Machine Learning et les mettre en œuvre dans Python à l'aide de Scikit Learn. Savoir évaluer la performance des modèles. S'initier au Deep Learning et à sa mise en pratique à l'aide de Tensorflow, Keras et statsmodels

Programme de la formation

- Concepts du Machine Learning (1.5 jour)

• Tour d'horizon des applications du Machine Learning/Deep Learning et intelligence artificielle
• Présentation des différents type d'apprentissage
• Principe de la régression linéaire
• Compromis Biais Variance
• Modèles ensemblistes (Random Forest)
• Modèles non linéaires (support vector Machine, Multi Layer Perceptron)
• Réduction de dimensions (PCA, SparsePCA, Analyse factorielle)
• Bonnes pratiques en Data Science

- Prise en main de la librairie scikit-learn (2 jours)

• Présentation de scikit-learn
• Exemples de modèles de classification supervisée sur un jeu de données (potentiellement proposé par les stagiaires)
• Mise en place des étapes d'entraînement des modèles et bonnes pratiques (validation croisée, pénalisation, ajustement des hyperparamètres)
• Sélection des variables
• Importance des variables (globale et locales avec les algorithmes LIME et SHAP)
• Évaluation de modèles dans le cas classification et dans le cas régression pour apprentissage supervisé

- Introduction au Deep Learning (1.5 jour)

• Zoologie des types de couches de neurones artificielles
• Principes de rétropropagation et mise à jour des paramètres
• Mise en pratique avec un modèle simple de réseau de neurones convolutionnels pour de la classification d'image
• Principe du transfer learning, knowledge distillation et entraînement à partir de 0
• Éléments de traitement de langage naturel avec des réseaux de neurones (réseaux récurrents)

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certificiante

Sortie

Sans niveau spécifique

Code Rome

Modalités pédagogiques

Durée

35 heures en centre

Conventionnement : Non

Financeur(s)

Autre

Public(s)

Tout public

Modalités de recrutement et d'admission

Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation<a href="https://www.datavalue.fr/formation-python-bases-introduction-librairies-scientifiques" target="" rel="">Python – Bases et introduction aux librairies scientifiquesou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent\n\nProcédure d'admission: \nUn formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.

Modalités d'accès

Formation entièrement à distance

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège

Responsable : Data Value
Téléphone fixe :
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Contact sur la formation

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège

Responsable : Monsieur Cédric CALAS
Téléphone fixe : 0972567567
fax :
Site web :
Contacter l'organisme

Contacter l'organisme formateur

Data Value
SIRET: 81837224500014
31676 Labège
Responsable :
Téléphone fixe :
Site web :
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du 01/08/2026 au 31/12/2027
débutant le : 01/08/2026

Adresse d'inscription

41 rue de la Découverte
31676 - Labège

Etat du recrutement : Ouvert
Modalités : Entrées/sorties permanentes

Data Value
SIRET : 81837224500014

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège

Téléphone fixe : 0972567567
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