Mettre en œuvre un projet Machine Learning de A à Z

Objectifs

Comprendre les étapes clés d’un projet machine learning de la donnée au déploiement
Structurer une démarche ML alignée avec un besoin métier concret
Mettre en œuvre un modèle prédictif de manière rigoureuse et responsable

Participants

Chefs de projet, analystes, data enthusiasts, développeurs, consultants, professionnels métiers impliqués dans des projets IA/data

Pré-requis

Connaissances de base en machine learning ou en gestion de projet data

Programme

Définir une problématique métier adaptée au machine learning
Identifier, collecter et préparer les données nécessaires au projet
Nettoyer et transformer les données pour l’entraînement du modèle
Choisir un modèle adapté selon le type de problème à résoudre
Construire les jeux d’entraînement, de validation et de test
Entraîner et ajuster un modèle en limitant le surapprentissage
Évaluer les performances du modèle avec les bons indicateurs
Interpréter les résultats et valider leur pertinence métier
Déployer un modèle dans un environnement opérationnel simple
Mettre en place une démarche d’amélioration continue et de gouvernance responsable

Exercices pratiques

Structurer un mini-projet machine learning à partir d’un cas métier
Identifier les risques et points de vigilance d’un projet ML
Simuler le choix et la présentation d’un modèle à un décideur métier

Aptibox

Schéma complet du cycle de vie d’un projet machine learning
Modèle de fiche projet ML avec objectifs, données et indicateurs
Check-list de validation d’un projet IA fiable, éthique et reproductible

Référence

IAF149

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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