Machine Learning Avancé – 2 jours
🎯 Objectifs
- Résoudre des problèmes complexes en machine learning sur données réelles
- Comprendre et exploiter les méthodes avancées d’ensemble et de détection
- Approfondir le feature engineering par des approches deep learning légères
- Utiliser l’AutoML pour accélérer les expérimentations
- Développer des projets ML robustes, interprétables et efficaces
- Faire le lien avec le Deep Learning pour analyser et extraire les éléments clés
👥 Public
Data scientists, ingénieurs data, développeurs IA, analystes techniques ayant une première expérience pratique du machine learning (supervisé, non-supervisé, sur-apprentissage).
📚 Programme sur 2 jours
🔹 Jour 1
- Résoudre les cas difficiles : détection d’événements rares, fraudes, déséquilibres de classes
- Construire et coordonner plusieurs modèles spécialisés (stacking, blending simple)
- Détection d’anomalies en apprentissage non supervisé (Isolation Forest, LOF, modèles de Deep-learning pré-entrainés, autoencoders)
- Feature engineering avancé : création de variables complexes avec réseaux neuronaux simples
🔹 Jour 2
- Boosting et Bagging : XGBoost, LightGBM (pratique avancée)
- Introduction à l’AutoML et aux solutions low-code (Auto-sklearn, H2O.ai, pyCaret)
- Détection de règles d’association intelligentes dans des transactions commerciales (moteurs de recommandation)
- Workshop projet : conception, amélioration et présentation d’une solution ML complexe
🕐 Format
- Durée : 2 jours (14h)
- Modalité : distanciel (visio), possibilité de présentiel selon les cas
- Groupe : 5 à 12 participants
💶 Tarif
- 1490€ HT / personne (inter-entreprises)
- Sur devis pour session intra / groupe dédié
📩 S’inscrire
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👉 contact@franckbardol.com
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