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Théorie et pratique de l'apprentissage automatique (Cycle 2019)

Référence: SM20-19

Dans un contexte de plus en plus orienté vers la gestion de masses importantes de données, le Machine Learning recouvre l'ensemble des méthodes et concepts qui permettent d'extraire automatiquement, à partir de ces données, des modèles de prédiction et de prise de décision. Ce cours s’attache à articuler les approches majeures du domaine en mettant en exergue les fondements théoriques sur lesquels elles reposent et qu’elles partagent parfois. Cette présentation théorique est émaillée de démonstration et de "cours-TP", c'est-à-dire de mises en pratique réalisées par l'enseignant, mais que les participants peuvent dérouler en parallèle sur leur poste de travail.
Formation programmée à la demande. Nous consulter
5 jours - 35 heures
4440  € (HT)
Objectif
  • PERMETTRE aux ingénieurs d’utiliser à bon escient et de paramétrer convenablement les algorithmes d'apprentissage automatique habituellement disponibles.
  • CONSTITUER un socle généraliste préparant à une activité de recherche dans ce domaine très actif.
  • Apprentissage statistique
  • Méthodes d'ensemble
  • Machines à vecteurs supports (SVM) et méthodes à noyaux
  • Quantification vectorielle
  • Deep Learning
  • Conditionnement des données et réduction de dimension
  • Apprentissage bayésien
Ingénieur ou chef de projet souhaitant considérer les techniques d'apprentissage automatique dans la résolution de problèmes industriels, doctorants en entreprise.
Les modalités d'évaluation :

  • Aucune évaluation

Comment financer sa formation ? C'est l'une des principales questions posées à nos chargés d'affaires. Les dispositifs sont nombreux et dépendent de votre statut et de votre projet professionnel. Notre équipe est donc à votre écoute pour vous accompagner dans vos démarches et vous conseiller au cas par cas. Vous trouverez des premiers éléments de réponses dans notre page dédiée "Financer sa formation".
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