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Scikit-learn, la boîte à outils de l’apprentissage automatique – spécial PME

Module deeptech
Vous êtes une PME et vous cherchez à faire augmenter les compétences de vos équipes sur les outils d’apprentissage automatique ?

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Objectifs

Dans le cadre du projet SME4DD, Inria Academy vous propose ce module de formation deeptech sur le logiciel scikit-learn, l’un des logiciels d’apprentissage automatique Open Source le plus utilisé au monde.

Objectifs de la formation

Comprendre les avantages de l’utilisation de l’intelligence artificielle pour une PME avec des cas d’utilisation ;
Définir les principes et notions de base de l’apprentissage automatique et les différents types de familles de modèles ;
Manipuler scikit-learn avec différents jeux de données ;
Comprendre la chaîne de traitement de scikit-learn ;
Évaluer et sélectionner les modèles scikit-learn pour une performance optimale en fonction de chaque type de problème.

Domaines couverts

Apprentissage automatique ;
Analyse prédictive ;
Gestion des données ;
Segmentation du marché ;
Résolution des problèmes.

Principaux enseignements et atouts de la formation

Apprendre à utiliser correctement la bibliothèque scikit-learn, tout en fournissant une compréhension intuitive de l’apprentissage automatique afin d’éviter les pièges méthodologiques.

La formation sera avant tout pratique et se concentrera sur des exemples d’applications avec du code exécuté par les participants encadré par un scientifique expert du domaine.

Public cible : ingénieurs développeurs informatique, ingénieurs R&D, data scientists et data analysts.

Pré-requis

programmation de base en Python ;
familiarité souhaitable avec l’utilisation de notebooks Jupyter ;
connaissances de bases en Numpy et Pandas utiles.

Programme

Cette formation niveau débutant couvrira les notions de base de l’apprentissage automatique et leur réalisation avec scikit-learn. Vous allez étudier comment charger un jeu de données pour l’exposer à scikit-learn, quels sont les types de questions auxquelles l’apprentissage statistique peut répondre, et comment utiliser scikit-learn pour y répondre. Spécifiquement, le module couvrira l’apprentissage supervisé, avec la sélection et la validation des modèles. Vous allez étudier aussi de façon plus détaillée l’assemblage de pipelines de mise en forme de données, et quelques modèles en particulier, tels que les modèles linéaires et les ensembles d’arbres de décision. La formation sera avant tout pratique, axée sur des exemples d’applications avec du code exécuté par les participants.

Intervenant(s)

Laure Bourgois

Ingénieure-formatrice spécialisée en intelligence artificielle

Docteure en Intelligence Artificielle, experte en IA symbolique et simulations numériques, Laure Bourgois est ingénieure-formatrice spécialisée en intelligence artificielle. Avec plus de 20 ans d’expérience en R&D (Orange Labs, IFSTTAR …) et un ensemble de missions pour des organismes de formations/universités, son expertise couvre un large éventail. Laure est le deuxième expert au niveau international parmi les spécialistes en apprentissage automatique, à recevoir en 2024 Scikit-learn Professional Practitioner Certification délivrée par :probabl.

Les prochaines sessions

1 jour

Témoignages

Cette formation m’a permis de conformer les bases que j’avais en IA et m’a permis de découvrir un écosystème français et open-source que je ne connaissais pas. L’IA n’est pas que l’apanage des grandes boîtes tech US et nos solutions française méritent d’être plus connues. Merci pour cette formation. »

Olivier Journeault

Technical Manager, Komodal

La formation a été très intéressante et m’a permis de comprendre plus en détail la mise en pratique de l’outillage scikit-Learn proposé par Inria. Elle présente les différentes phases du fonctionnement d’un moteur d’IA et met en évidence l’importance de la mise en forme des données avant le début de l’apprentissage et de la prédiction. Cette formation va nous permettre de mettre en pratique toutes les explications de Laure Bourgois pour adapter notre prototype en cours de développement. »

Franck Ardisson

Architecte systèmes, Armona Systems

Creative Commons

Scikit-learn est LA référence en Machine Learning que de nombreuses entreprises utilisent. Chez OVHcloud, il est notamment utilisé pour le monitoring des 21 000 et quelques équipements réseaux présents dans nos data centers. »

Olivier Nicol

Lead Data Scientist, OVHcloud, France

Pour aller plus loin

À propos des tarifs

La formation s’inscrit dans le cadre du projet européen « Training SMEs for the Digital Decade (SME4DD) » qui vise à offrir des programmes de formation sur les technologies numériques stratégiques pour l’Europe. Le module est conçu pour répondre aux besoins des entreprises et en particulier des petites et moyennes entreprises. Grâce au cofinancement européen SME4DD, le module « Scikit-learn, boîte à outils de l’apprentissage automatique » est proposé à un prix exceptionnel de 500 € par apprenant au lieu de 930 € à toute TPE et PME française ou européenne.

Pour en bénéficier vous devez correspondre à la définition d’une PME au sens communautaire.

Vérifier le statut PME au sens communautaire

Informations pratiques

Formation niveau débutant.
Durée : 6h
Horaires : de 9h00 à 12h00 et de 13h30 à 16h30.
Nombre de participants : 12 personnes maximum.
Privatisation : la privatisation de cette formation est possible au sein d’une même entreprise à partir de 5 participants.

SME4DD – Training SMEs for the Digital Decade

SME4DD est un projet financé par le programme Digital Europe de l’Union européenne dans le cadre de la subvention no. 101100768.

Découvrez le projet SME4DD

Formation soutenue par les EDIH

Dans le cadre de promotion des projets du programme européen Digital Europe, ce module s’inscrit dans l’ensemble des catalogues de services EDIHs (European Digital Innovation Hub) impliquant Inria.