A propos de la formation Automatisation avec AutoML

L’AutoML (Automated Machine Learning) révolutionne la manière de développer et déployer des modèles d’Intelligence Artificielle. Cette formation a pour objectif de permettre aux participants de concevoir, entraîner et optimiser automatiquement des modèles IA sans avoir à coder chaque étape manuellement. Grâce à une approche pratique, les apprenants découvriront comment AutoML simplifie la sélection des modèles, le feature engineering et la mise en production des solutions IA.

Détails

Categorie : Automatisation
Duree : 6 jours

Objectifs pédagogiques de la formation Automatisation avec AutoML

Comprendre les concepts et les avantages de l’AutoML dans le cycle de vie des projets IA

Automatiser la préparation des données - la sélection des algorithmes et l’optimisation des hyperparamètres

Maîtriser les outils AutoML les plus utilisés : Google Vertex AI - Azure AutoML - H2O.ai - PyCaret

Déployer des modèles IA sans expertise approfondie en Machine Learning

Intégrer AutoML dans les processus décisionnels et projets d’entreprise.

Qui devrait suivre cette formation Automatisation avec AutoML ?

Public visé par la formation Automatisation avec AutoML

Data Analysts, Data Scientists et ingénieurs souhaitant accélérer le développement de modèles IA. Managers et décideurs voulant comprendre comment l’AutoML peut optimiser la productivité de leurs équipes. Entreprises cherchant à démocratiser l’usage de l’IA au sein de leurs services.

Prérequis de la formation Automatisation avec AutoML

Connaissances de base en Python et Machine Learning. Familiarité avec la manipulation de données (Excel, SQL ou Pandas).

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Déroulé de la formation Automatisation avec AutoML

Module 1 : Introduction à l’AutoML

Définition et principes de l’Automated Machine Learning.
Les étapes automatisées : nettoyage, sélection de modèles, tuning et évaluation.

Positionnement de l’AutoML dans le cycle de développement IA.

Module 2 : AutoML Open Source

Introduction à PyCaret, Auto-sklearn, et H2O.ai.

Expérimentations sur différents types de données (classification, régression).

Comparaison des performances automatiques vs manuelles.

Module 3 : AutoML sur Cloud

Présentation et utilisation de Google Vertex AI et Azure AutoML.

Création d’un modèle complet sans code.

Interprétation des résultats et export du modèle.

Module 4 : Optimisation et Déploiement

Ajustement manuel des paramètres pour améliorer la performance.

Évaluation des métriques et interprétabilité des modèles.

Déploiement d’un modèle IA automatisé dans un environnement professionnel.

Module 5 : Atelier Pratique

Projet de bout en bout : du dataset brut à la mise en production via AutoML.
Étude de cas sectorielle : prédiction de la demande, détection de fraude, scoring client, etc.

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Catégorie

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Durée

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