Construisez vos propres Modèles et Applications de Machine Learning
Apprenez les bases pour créer des modèles de Machine Learning et des applications d'IA Générative
Formation créée le 27/09/2024. Dernière mise à jour le 20/05/2025.
Version du programme : 1
Programme de la formation
A la fin de la formation, vous serez capables de construire des modèles de Machine Learning avec Scikitlearn. Les participants seront introduits aux modèles pré-entraînés de Hugging Face pour interagir avec les IA Génératives avec du code.
Objectifs de la formation
- Construire des modèles ML simples avec Scikit-learn.
- Intégrer les concepts de régression et de classification.
- Introduire les modèles pré-entraînés de HuggingFace pour des tâches d’IA Générative.
- Se familiariser avec Google Colab pour les projets ML.
Profil des bénéficiaires
- Analystes de données
- Data scientists
- Ingénieurs souhaitant acquérir une expérience pratique en création de modèles ML.
- Professionnels ayant une expérience technique cherchant à exploiter le ML.
- Connaissance de base de la programmation Python
- Notions d'informatique
- Etre en possession d'un ordinateur
- Avoir un compte Google
- Notions de base en data analyse avec Python
Contenu de la formation
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Introduction à la création de Modèles de Machine Learning - 2h
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Modèles de Régression et de Classification - 3h
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Introduction à HuggingFace et Modèles Génératifs Pré-entraînés - 2h
Arturo GUIZAR 🚀 Passionné par les nouvelles technologies associées à l'Internet d'Objets et l'Intelligence Artificielle. 🎯 J'ai créé un studio (datalo.co) pour donner aux entreprises les moyens d'agir grâce à la Data Science. 💻 Consultant et Teacher en Machine Learning et Data Science (EM Lyon, Le Wagon, Simplon, Open Classroom, INSEEC). 🎓 Academic: PhD en Traitement de signal (Inria), M.Sc en Télécommunications (INSA de Lyon), Certification en Data Science (MIT). 🌱 J'aime contribuer au développement de l'écosystème d'entrepreneurs à Lyon (Startup Weekend, Techstars).
- Feuilles de présence
- Auto -évaluation du stagiaire sur les objectifs pédagogiques en amont de la formation
- Auto -évaluation du stagiaire sur les objectifs pédagogiques en fin de formation
- Évaluation des atteintes des objectifs des stagiaires par le formateur
- Certificat de réalisation de formation
- QCM
- Exercices pratiques de création de modèles de régression/classification
- Exercices : Construire un modèle de régression simple avec Scikit-learn dans Google Colab.
- Exercice : Construire et évaluer un modèle de classification dans Google Colab.
- Exercice : Utiliser un modèle pré-entraîné de Hugging Face pour une tâche de génération de texte.