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Cette formation est destinée aux entreprises souhaitant développer des compétences concrètes en machine learning pour exploiter les données et optimiser les décisions business. Elle permet d’acquérir une expertise pratique sur la préparation des données, la création de modèles prédictifs et l’évaluation de leurs performances dans des contextes réels. Les participants apprendront à implémenter des algorithmes de machine learning supervisé et non supervisé, à analyser les résultats et à intégrer les modèles dans des workflows opérationnels pour résoudre des problèmes métier.
Introduction au Machine Learning
Concepts clés, types de ML et applications en entreprise.
Préparation et nettoyage des données
Gestion des données manquantes, normalisation et feature engineering.
Machine Learning supervisé
Régression, classification et cas pratiques sur données réelles.
Machine Learning non supervisé
Clustering, réduction de dimension et analyse exploratoire.
Évaluation et optimisation des modèles
Métriques de performance, validation croisée et tuning d’hyperparamètres.
Déploiement et intégration des modèles
Mise en production et intégration dans des workflows métiers.
Ateliers pratiques sur projets réels
Études de cas et exercices concrets pour résoudre des problèmes d’entreprise.