Formation Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique
Cette formation aborde les algorithmes de Machine Learning, de l'apprentissage supervisé à la classification. Elle inclut l'implémentation pratique avec Scikit-learn et TensorFlow/PyTorch, l'évaluation de modèles via précision et rappel, et le déploiement simulé. Cas d'usage : prédiction immobilière, détection de fraudes bancaires.
Implémenter des modèles de Machine Learning avec Scikit-learn et TensorFlow/PyTorch
Évaluer la performance de modèles de Machine Learning en termes de précision et de rappel
Sélectionner l'algorithme de Machine Learning le plus adapté à un problème spécifique
Déployer un modèle de Machine Learning en environnement simulé
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction au Machine Learning et types d'apprentissage
—Distinguer l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
—Identifier les cas d'usage de chaque type d'apprentissage.
—Définir les concepts de données d'entraînement et de test.
02
Préparation des données pour le Machine Learning
—Nettoyer des jeux de données (valeurs manquantes, outliers).
—Effectuer l'ingénierie de caractéristiques (feature engineering).
—Normaliser et standardiser des données numériques.
03
Régression linéaire et logistique avec Scikit-learn
—Implémenter un modèle de régression linéaire.
—Appliquer la régression logistique pour la classification binaire.
—Interpréter les coefficients des modèles de régression.
04
Classification : SVM et Arbres de décision
—Utiliser les Support Vector Machines (SVM) pour la classification.
—Construire des arbres de décision pour des problèmes de classification.
—Comparer les principes de fonctionnement des SVM et des arbres de décision.
05
Évaluation des modèles de classification
—Calculer la précision, le rappel et le F1-score.
—Interpréter la matrice de confusion.
—Utiliser la courbe ROC et l'AUC.
06
Validation de modèles et sur/sous-apprentissage
—Appliquer la validation croisée (cross-validation).
—Identifier les phénomènes d'overfitting et d'underfitting.
—Mettre en œuvre des techniques de régularisation.
07
Introduction aux Réseaux de neurones avec TensorFlow/PyTorch
—Décrire l'architecture d'un réseau de neurones simple.
—Implémenter un réseau de neurones avec TensorFlow ou PyTorch.
—Configurer les fonctions d'activation et les optimiseurs.
08
Réseaux de neurones profonds et cas d'usage
—Construire des réseaux de neurones profonds (Deep Learning).
—Appliquer les réseaux de neurones à des problèmes de classification d'images.
—Gérer les hyperparamètres des réseaux de neurones.
09
Sélection d'algorithmes et pipelines ML
—Sélectionner un algorithme adapté à un problème de régression.
—Sélectionner un algorithme adapté à un problème de classification.
—Construire des pipelines de Machine Learning avec Scikit-learn.
10
Cas pratique : Prédiction immobilière (Régression)
—Préparer un jeu de données de caractéristiques immobilières.
—Entraîner un modèle de régression pour prédire le prix.
—Évaluer la performance du modèle de prédiction.
11
Cas pratique : Détection de fraudes bancaires (Classification)
—Traiter un jeu de données de transactions bancaires.
—Entraîner un modèle de classification pour détecter la fraude.
—Optimiser le modèle pour un déséquilibre de classes.
12
Déploiement et monitoring de modèles ML
—Sérialiser un modèle entraîné (pickle, joblib).
—Déployer un modèle dans un environnement de production simulé.
—Mettre en place un monitoring basique de la performance du modèle.
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de notre formation "Machine Learning : Algorithmes et mise en pratique" est d'apprendre à évaluer la performance de modèles de Machine Learning en termes de précision et de rappel. Cette compétence est essentielle pour garantir que les modèles développés répondent aux exigences des projets réels et contribuent à des prises de décision éclairées. La compréhension de ces métriques vous permettra d'optimiser vos modèles pour des résultats concrets.
Un défi fréquent chez les apprenants dans le domaine du Machine Learning est la tendance à sous-estimer l'importance de la préparation des données et de la validation des modèles. Beaucoup se concentrent sur l'implémentation des algorithmes sans accorder suffisamment d'attention à ces étapes cruciales, ce qui peut entraîner des modèles inefficaces. Grâce à notre approche pratique, vous apprendrez à surmonter ces obstacles et à renforcer vos compétences en matière de préparation et d'évaluation des données.
Cette formation se distingue par son approche axée sur la mise en pratique avec des outils reconnus tels que Scikit-learn et TensorFlow/PyTorch. Tandis que d'autres formations peuvent se concentrer uniquement sur les théories, nous vous offrons des cas d'utilisation concrets et des projets réels pour vous permettre d'appliquer immédiatement vos connaissances. Cela vous donne non seulement une compréhension théorique, mais également une expérience pratique indispensable dans le domaine.
Pour tirer le maximum de cette formation, nous vous recommandons de vous familiariser avec les bibliothèques Python pertinentes avant le début du cours. Profitez également des sessions interactives pour poser des questions et partager vos expériences. Votre participation active enrichira non seulement votre apprentissage, mais également celui de vos pairs. Soyez prêt à explorer, expérimenter et innover dans le domaine passionnant du Machine Learning !
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle
🎯
Approfondissement des algorithmes
Explorez les algorithmes de Machine Learning essentiels comme la régression logistique et les SVM, adaptés à des cas d'utilisation concrets.
🔍
Évaluation précise des modèles
Apprenez à évaluer la performance de vos modèles grâce à des métriques de précision et de rappel, garantissant des résultats fiables.
🚀
Mise en pratique avec Scikit-learn
Implémentez directement des modèles avec Scikit-learn, un outil incontournable pour les professionnels du Machine Learning.
🛠️
Déploiement simulé
Testez le déploiement de vos modèles dans un environnement simulé, vous préparant à des situations réelles.
📊
Préparation des données
Maîtrisez la préparation des données, un élément clé pour garantir la qualité de vos modèles de Machine Learning.
🔗
Formation inter-entreprises
Bénéficiez d'un partage d'expériences avec des pairs d'autres entreprises, enrichissant votre apprentissage et votre réseau professionnel.
Compétences acquises
Implémenter modèles ML avec Scikit-learn
Le participant implémente des algorithmes de régression linéaire, logistique, SVM et arbres de décision en utilisant la bibliothèque Scikit-learn.
Évaluer performance modèles ML (précision, rappel)
Le participant évalue la performance de modèles de classification et de régression en calculant la précision, le rappel, le F1-score et d'autres métriques pertinentes.
Sélectionner algorithme ML adapté
Le participant sélectionne l'algorithme de Machine Learning (supervisé, non supervisé) le plus pertinent pour des problèmes de classification ou de régression spécifiques.
Déployer modèle ML en environnement simulé
Le participant déploie un modèle de Machine Learning entraîné dans un environnement de production simulé, en intégrant les étapes de prédiction.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Ingénieurs Data Science
Développeurs IA
Analystes de données
Chefs de projet technique
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une bonne connaissance de la programmation en Python est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers des exercices pratiques et des projets
Évaluation finale par un projet individuel
Retour d'expérience et feedback du formateur
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après la formation, il a mis en place un modèle de régression logistique pour prédire les ventes, ce qui a amélioré la précision des prévisions de l'équipe. »
« Elle a utilisé les techniques d'ingénierie de caractéristiques pour transformer des données brutes, permettant ainsi d'optimiser les performances des modèles de Machine Learning. »
Questions fréquentes
Connaissances en programmation Python. Notions de base en statistiques et algèbre linéaire. Expérience avec des structures de données (DataFrames Pandas).
Ordinateur avec accès internet. Environnement de développement Python (Anaconda recommandé). Installation des bibliothèques Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Pandas, NumPy.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d'un rendez-vous d'information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s'accompagne de la remise d'une convention ou d'un contrat précisant l'ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l'accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l'année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d'accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Nous utilisons Scikit-learn et TensorFlow/PyTorch pour l'implémentation des modèles de Machine Learning.
Oui, les compétences acquises dans cette formation peuvent être appliquées à divers cas d'usage, notamment la prédiction immobilière et la détection de fraudes bancaires.
Cette formation est conçue pour les débutants et les professionnels qui souhaitent améliorer leurs compétences en Machine Learning.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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