
Scikit-learn Professional Practitioner Certification : reconnaissance des efforts consacrés à la maîtrise du framework scikit-learn
Première certification Scikit-learn Professional Practitioner
Inria Academy devient le premier organisme de formation au monde à avoir au sein de ses équipes un ingénieur-formateur certifié scikit-learn par Probabl.
Opérateur officiel de scikit-learn Probabl a élaboré, avec Inria, un dispositif de certification sur scikit-learn qui a pour ambition d’établir un nouveau standard pour la communauté des data scientists associant la maîtrise technique se conjugue et responsabilité. Inria apporte à ce dispositif la garantie que les certifications scikit-learn resteront alignées sur les dernières avancées académiques.
Laure Bourgois, experte en IA et ingénieure-formatrice spécialisée en IA chez Inria Academy, est la toute première experte au niveau international, parmi les spécialistes en apprentissage automatique, à recevoir la Scikit-learn Professional Practitioner Certification délivrée par Probabl.
Félicitations à Laure Bourgois pour cette réussite, qui s’inscrit dans la mission d’Inria Academy de contribuer au transfert des logiciels open source issus d’Inria et du monde académique vers les entreprises françaises.
Scikit-learn : qu’est ce que c’est ? et où c’est utilisé ?
Logiciel open source phare d’Inria, scikit-Learn est la bibliothèque Python d’apprentissage automatique parmi les plus populaires et les plus utilisées au monde. Développée par une large communauté de contributeurs, elle entend démocratiser l’utilisation du Big Data et de l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines.
La popularité de scikit-Learn est en grande partie due à sa facilité d’utilisation et à sa large gamme d’algorithmes de machine learning. Les utilisateurs peuvent facilement implémenter des tâches courantes telles que la classification, la régression et le clustering en utilisant des fonctions simples et intuitives. La bibliothèque offre également des outils tels que l’inspection de modèles, la sélection d’hyperparamètres ou la validation croisée, assurant aux utilisateurs que les modèles qu’ils développent sont robustes et fiables, évitant ainsi les biais algorithmiques.
Si la qualité de ses algorithmes, ses interfaces et sa documentation sont mondialement reconnues, c’est parce que scikit-Learn est un logiciel open source sans cesse développé, enrichi et amélioré par de nombreux contributeurs. En donnant accès au code source de ses algorithmes, scikit-Learn permet à l’utilisateur de le lire, de le comprendre et de le modifier en toute transparence.
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