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Accueil — Machine Learning

PAR334

Machine Learning
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Les fondamentaux du machine learning
2 heures
IAF146
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  • Comprendre les principes essentiels du machine learning et ses usages
  • Identifier les principaux types d’apprentissage automatique et leurs applications
  • Découvrir les étapes de création et d’évaluation d’un modèle de machine learning
Ingénieur Machine Learning, le métier
2 heures
IAF105
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  • Comprendre le rôle clé de l’ingénieur Machine Learning dans le développement d’algorithmes intelligents
  • Maîtriser le cycle complet d’un projet de machine learning : collecte de données, modélisation, entraînement, déploiement
  • Optimiser les performances des modèles en conditions réelles (scalabilité, latence, robustesse)
  • Collaborer efficacement avec les équipes data science, produit et IT pour industrialiser les solutions IA
Ingénieur Intelligence Artificielle / Machine Learning, le métier
2 heures
MET127
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  • Comprendre le rôle et les missions d’un ingénieur IA / Machine Learning
  • Concevoir, entraîner et déployer des modèles de machine learning
  • Utiliser les principaux outils et frameworks IA pour développer des solutions performantes
Mettre en œuvre un projet Machine Learning de A à Z
2 heures
IAF149
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  • 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
Les principaux modèles de Machine Learning
2 heures
IAF148
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  • Identifier les grandes familles de modèles de machine learning et leurs usages
  • Comprendre les différences entre les principaux algorithmes supervisés et non supervisés
  • Savoir choisir un modèle adapté à un besoin métier ou à un type de données
Choisir le bon algorithme de Machine Learning selon son problème
2 heures
IAF151
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  • Comprendre les critères de choix d’un algorithme selon le besoin métier et les données disponibles
  • Identifier les principales familles d’algorithmes et leurs cas d’usage
  • Savoir arbitrer entre performance, simplicité et interprétabilité des modèles
Réseaux de neurones et deep learning
2 heures
IAF144
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  • Comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones et du deep learning
  • Identifier les principaux cas d’usage du deep learning dans différents secteurs
  • Découvrir les étapes de création, d’entraînement et d’évaluation d’un modèle
Nettoyer, structurer et préparer les données pour le Machine Learning
2 heures
IAF150
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  • Comprendre l’importance de la qualité des données dans les projets de machine learning
  • Maîtriser les principales techniques de nettoyage, structuration et transformation des données
  • Préparer efficacement des jeux de données avant l’entraînement d’un modèle
Machine learning pour détection d’anomalies
2 heures
DAR12
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  • Comprendre les concepts de détection d’anomalies en machine learning.
  • Appliquer des algorithmes sur des données financières structurées.
  • Identifier et interpréter les anomalies pour anticiper les risques.
Machine Learning pour l’analyse de churn et la fidélisation client
2 heures
IAF155
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  • Comprendre comment le machine learning permet de prédire le risque de churn client
  • Identifier les signaux faibles et automatiser les actions de rétention
  • Mettre en place une stratégie de fidélisation basée sur l’analyse prédictive des données clients
Panorama des cas d'usage du machine learning
2 heures
IAF152
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  • Découvrir les principaux cas d’usage du machine learning dans différents secteurs
  • Relier les problématiques métiers aux types de modèles de machine learning
  • Identifier des opportunités d’application du ML dans son environnement professionnel
Machine Learning éthique : limiter les biais algorithmiques
2 heures
IAF154
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  • Comprendre les origines et les impacts des biais algorithmiques dans les projets de machine learning
  • Identifier les étapes critiques où des biais peuvent apparaître dans un modèle IA
  • Mettre en place des pratiques de conception plus éthiques, transparentes et responsables
Machine Learning et Supply Chain
2 heures
IAF156
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  • Comprendre comment le machine learning améliore la Supply Chain.
  • Identifier les cas d’usage en logistique, stocks et prévision.
  • Exploiter les données pour améliorer la prise de décision.
Machine Learning appliqué à la cybersécurité
2 heures
IAF153
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  • Comprendre les usages du machine learning dans les systèmes de cybersécurité
  • Identifier les principaux modèles et cas d’usage pour détecter et prévenir les menaces
  • Savoir intégrer une approche IA dans une stratégie de sécurité informatique

 

Entraînement intensif
1 heure
PRT02
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  • Approfondir les aptitudes clés étudiées dans votre parcours.
  • Découvrir des notions complémentaires pour progresser.
  • S’entraîner aux techniques tout en consolidant les acquis.
Séance de coaching ciblée
1 heure
PRT48
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  • Débloquer une situation professionnelle complexe et précise.
  • Apporter un éclairage stratégique sur un enjeu prioritaire.
  • Délivrer un plan d’action personnalisé à fort impact direct.
Certification de votre parcours
1 heure
PRT00
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  • Évaluer l’ensemble du parcours client de votre entreprise.
  • Garantir la conformité de vos services aux normes visées.
  • Délivrer une certification de qualité d’accueil reconnue.
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Ces modules de 2h sont valables pour nos 5000 aptitudes ( = ateliers de formation 100% sur mesure allant à l’essentiel, tous thèmes confondus, sur tous nos catalogues management, RH, communication, développement personnel, commercial…) et valables également sur toutes nos prestations (séances de coaching, bilan de compétences , feedback 360°, codéveloppement…).

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