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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

2,5 jours ; du lundi 14h au mercredi 17h
De 5 à 12 stagiaires

COÛT PÉDAGOGIQUE

900 Euros

A L'ISSUE DE LA FORMATION

Evaluation de la formation par les stagiaires ; attestation de formation

DATE DU STAGE

18293 : du lundi 11/06/2018 au mercredi 13/06/2018

Janvier Février Mars Avril
Mai Juin
18293
Juillet Août
Sept. Oct. Nov. 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

PUBLICS

Techniciens, ingénieurs, chercheurs
Afin d'adapter le programme aux attentes des stagiaires, un questionnaire téléchargeable ICI sera à renvoyer avant le début du stage.

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 tables, d'images 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

Dernière demi-journée consacrée à un atelier pédagogique d'analyse et de réflexion sur les données apportées par les stagiaires à des fins pédagogiques sous réserve de l'accord préalable du responsable scientifique de la formation.

Alternance de cours (8 h) et de travaux pratiques et dirigés (7 h)
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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