Le processus de traitement de données dans un projet Machine Learning demande un ensemble de connaissances liées aux mathématiques, aux sciences des données et à la programmation. Il peut être long et paraitre réservé à des initiés. Microsoft Azure Machine Learning Studio est un environnement de création simple et puissant, basé sur une interface de glisser-déposer visuelle sous forme de navigateur, où aucun codage n’est requis.
Cette formation vous permettra de vous initier au Machine Learning et de passer de l’idée au déploiement en quelques clics.
A qui s'adresse la formation
Public visé
Dirigeants, managers, responsables, développeurs, chefs de projet informatique, data analystes, et toute personne souhaitant découvrir et s’initier au domaine du machine Learning.
Prérequis
La formation étant principalement destinée à l’utilisation d’une plateforme « codeless », la connaissance d’aucun langage de programmation n’est nécessaire.
Il est fortement conseillé d’avoir suivi la session « Découverte de l’Intelligence Artificielle ».
Le positionnement des stagiaires sera évalué lors d’un entretien ou via un questionnaire en ligne avec le responsable de la formation.
Objectifs de la formation
- Utiliser la plateforme Azure ML Studio dans un projet de data science
- Mettre en place un modèle prédictif et l’évaluer
- Déployer un modèle en web service
Programme
Statistiques et prétraitement de données avant l’apprentissage machine
- Explorer un jeu de données
- Nettoyer les données
- Structurer le jeu de données
Concepts de Machine Learning
- Comment une machine apprend elle :
- Apprentissage Supervisé
- Non supervisé
- Par renforcement
- Régressions
- Classification
- Clustering
Découverte de l’environnement Azure ML Studio
- Présentation de l’environnement de travail
- Concepts : projet et expérience
- Chargement des données
- Prétraitement
- Choix d’un modèle
Mise en place et test d’un modèle de Machine Learning
- Création d'un workflow
- Entrainement et test
- Évaluation de modèles
- Déploiement
Projets de Machine Learning
- Mise en œuvre de projets de Machine Learning (par groupes)
- Prédiction des prix des maisons
- Classification de fleurs par espèce
- Analyse du naufrage du Titanic
- Etc.
Processus et flux en sciences des données
- Présentation des projets de Machine Learning
- Compte rendu
- Graphiques
- Communication orale et écrite
- Vulgarisation du vocabulaire
- Éléments de méthodologie relative aux projets de sciences des données
En fonction de votre statut, plusieurs dispositifs de financement s'offrent a vous. La liste qui vous est proposée n'est pas exhaustive et reste indicative. Pour des raisons d'évolution régulière, nous vous conseillons de prendre contact avec nous pour traiter votre demande de manière personnalisée.
ACCUEIL DES PERSONNES EN SITUATION DE HANDICAP
Si vous êtes en situation de handicap, nous vous remercions de bien vouloir nous le signaler en amont de la formation afin que nous puissions prendre toutes les mesures nécessaires pour vous accueillir au mieux.
