Découvrez les fondements du machine learning. Apprenez à exploiter les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées pour créer des modèles puissants et exploitables
Cette formation de trois jours permet aux participants de maîtriser les concepts fondamentaux de la préparation des données et des principaux algorithmes utilisés en machine learning. Couvrant les techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé, le cours explore en profondeur les propriétés des données, la sélection de variables, les statistiques univariées, l’ingénierie des caractéristiques, ainsi que les algorithmes de base tels que la régression linéaire et logistique, les réseaux de neurones et les arbres de décision. À la fin de la formation, les participants seront pleinement capables de construire et comprendre des modèles de machine learning, d’appliquer les meilleures pratiques en Python, et d’interpréter efficacement les résultats.
Découvrez les fondements du machine learning. Apprenez à exploiter les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées pour créer des modèles puissants et exploitables
Prérequis
Aucun
Format
Workshop interactif de trois jours
Suivi
Formulaire d'évaluation et exercices pratiques
Nombre de participants
3 - 6 participants
Coût total (groupe)
2.250 € HTVA par participant
Coût total (individuel)
2.550 € HTVA par participant
objectifs
Cette formation commence par une base solide sur les propriétés des données, la sélection de caractéristiques et les statistiques univariées pour une construction efficace de la base d'une algorithme. Les participants explore ensuite l’apprentissage supervisé et non supervisé, en couvrant des algorithmes clés tels que la régression linéaire, la régression logistique, les réseaux de neurones et les arbres de décision. Des exercices pratiques en Python complètent chaque algorithme pour approfondir la compréhension. La dernière journée est dédiée aux techniques avancées, notamment la réduction de dimension (ACP) et les méthodes d’ensemble telles que random forest et XGBoost, garantissant que les participants sont pleinement préparés à implémenter des solutions de machine learning.
Principaux éléments de l'apprentissage automatique avec Python Training :
Cette formation de trois jours permet aux participants de maîtriser les concepts fondamentaux de la préparation des données et des principaux algorithmes utilisés en machine learning. Couvrant les techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé, le cours explore en profondeur les propriétés des données, la sélection de variables, les statistiques univariées, l’ingénierie des caractéristiques, ainsi que les algorithmes de base tels que la régression linéaire et logistique, les réseaux de neurones et les arbres de décision. À la fin de la formation, les participants seront pleinement capables de construire et comprendre des modèles de machine learning, d’appliquer les meilleures pratiques en Python, et d’interpréter efficacement les résultats.
Nos formateurs sont hautement expérimentés en machine learning et possèdent une solide expertise en développement Python. Avec un accent sur les applications pratiques et concrètes, ils guident les participants à travers les complexités de la construction et de l’ajustement de modèles de machine learning. Tous les participants auront un accès complet aux supports de cours, incluant des exemples de code, des ensembles de données et des tutoriels pas à pas, garantissant une expérience d’apprentissage complète.
06 & 07 Février (fr)
Bruxelles (Delta)
J1 : Data Visualization
J2 : Data Modeling
1.500 €/Htva par participant
13 & 14 Février (fr)
Bruxelles (Central)
Data Visualization
1.250 €/Htva par participant
À eaQbe, nous transformons vos données en insights exploitables. Avec un accent sur l’efficience, l’automatisation et les systèmes intelligents, nous adaptons nos solutions aux besoins uniques de votre entreprise pour garantir une intégration fluide et des résultats impactants.
Python
UI PATH
Fabric
Azure
Power BI
Copilot Studio
Qlik Sense
NPrinting
Docusaurus
GitHub
