Depuis plusieurs années l’apprentissage automatique (ou machine learning en anglais) est devenu un nouvel outil à disposition des entreprises et des développeurs informatiques.

Des applications il y a quelques années futuristes sont devenues à la portée de toutes les entreprises qui disposent de la matière première pour son fonctionnement : les données.

L’objectif de cette formation est d’introduire aux participants le machine learning en le comparant à des solutions traditionnelles d’analyse des données, de présenter ses points forts et ses limites. Le cours fournira aux participants la méthodologie pour l’utilisation des algorithmes d’apprentissage automatique et des outils pour la mettre en pratique.

Ce cours se destine aux responsables de projets, aux managers, aux cadres, mais aussi aux ingénieurs avec un profile technique sans une connaissance préalable sur le sujet.

Pour s’adresser à un publique large, le cours utilisera des outils d’analyse de données de haut niveaux (visuels) qui ne demandent pas une connaissance préalable d’un langage de programmation.

Le cours est dispensé sur deux journées alternant aspects théoriques et mis en pratique.

Première journée :

• Introduction au machine learning : qu’est-ce que le ML ? Quand utiliser le ML ?
• Le vocabulaire du ML
• L’apprentissage supervisé
• La méthodologie : comment obtenir de résultats valides – les risques du surapprentissage

Deuxième journée :

• Mesurer la qualité d’un algorithme : les métriques d’évaluation
• L’apprentissage non-supervisé
• Le machine learning dans mon entreprise : cas d’utilisations

Dans les deux journées, nous fournirons les concepts de base pour comprendre l’impact du ML, ses points forts et ses limites. Des outils de développent simples seront introduits aux participants via des applications concrètes.