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Machine learning sous Python

Environnement scientifique et technique de la formation

Littoral, environnement, télédétection et géomatique - UMR 6554

RESPONSABLES

Alban THOMAS

Ingénieur d'études

UMR 6554

Romain TAVENARD

Maître de conférences

UMR 6554

LIEU

RENNES (35)

ORGANISATION

2 jours
De 5 à 12 stagiaires

COÛT PÉDAGOGIQUE

750 Euros

A L'ISSUE DE LA FORMATION

Evaluation de la formation par les stagiaires ; attestation de formation

DATE DU STAGE

17415 : du mercredi 22/11/2017 au jeudi 23/11/2017

Janvier Février Mars Avril
Mai Juin Juillet Août
Sept. Oct. Nov.
17415
Déc.

OBJECTIFS

- Connaître les bases du machine learning et les bonnes pratiques pour éviter les écueils les plus courants de l'analyse de données
- Savoir utiliser Python pour manipuler et traiter des données scientifiques
- Etre capable de réaliser une prédiction basée sur le machine learning à partir de jeux de données

PUBLIC

Techniciens, ingénieurs, chercheurs

PRÉREQUIS

- Connaissances de base du langage Python et de la programmation
- Des notions en calcul matriciel sont un plus mais non indispensables.

PROGRAMME

1er jour
- Manipulation de données scientifiques avec Python (Numpy + Pandas)
- Création de graphiques (Matplotlib + Seaborn)
- Initiation au machine learning :
. définition d'un modèle et des paramètres
. sélection de modèles
. apprentissage
. présentation des grandes familles de modèles de machine learning

2ème jour
- Manipulation de données scientifiques (sous la forme de table, d'image ou de données vectorielles)
- Présentation de la librairie scikit-learn
- Présentation du logiciel Mapping Learning
- Notions d'optimisation (profiler, parallélisation...)
- Application du machine learning (au moins un exemple pour chaque ):
. prétraitements : ACP (Pipeline)
. traitements : clustering, classif supervisée, régression

Alternance de cours (70 %) et de travaux pratiques et dirigés (30 %)

TD encadrés par deux intervenants à partir de 4 stagiaires

EQUIPEMENT

Il est demandé aux stagiaires de venir avec leur propre ordinateur portable.

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