Objectifs Comprendre le Deep Learning et les différents réseaux de neurones. Maîtriser les outils pour pour faire du Deep Learning avec Python. Mener à bien un projet de mise en place d'algorithmes de Deep Learning avec Python Organisation des journées Durant ces journées, nous nous concentrons sur des applications pratiques pour comprendre le Deep Learning avec Python. Machine learning avec python la formation complète youtube. Jour 1 A quel problème répond le Deep Learning? Quel est le cadre théorique? Les réseaux de neurones Le perceptron multicouches Présentation des autres types de réseaux Quelle infrastructure et quels outils? La complexité des modèles L'utilisation du GPU Les environnements Deep Learning et leurs API Python TensorFlow Keras PyTorch Et le passage en production? Rappel sur la gestion des données avec Python NumPy Pandas Un premier réseau de neurones avec Keras Jour 2: Les réseaux de neurones à convolutions (CNN) Principes Traitement d'une base d'image Mise en œuvre avec Keras, TensorFlow et PyTorch Comment sélectionner mon réseau?
Les autres modules de ce programme abordent les bases de données, la Data Science, le Big Data, le CI/CD et l'automatisation. À l'issue du parcours, vous aurez toutes les compétences requises pour exercer le métier de Data Engineer. Vous serez capable de comprendre les besoins en architecture Data d'une organisation, de construire des pipelines d'acquisition et traitement de données, de déployer des modèles de Machine Learning en production et de définir une stratégie Data globale. Le Machine Learning avec Python - De la théorie à la pratique - Architecture d'un réseau de neurones | Editions ENI. À la fin du cursus, les apprenants reçoivent un certificat délivré par MINES ParisTech / PSL Executive Education et reconnu par l'industrie. Plus de 80% des alumnis ont trouvé un emploi immédiatement après la formation. Notre organisme adopte une approche Blended Learning, composée de 85% de coaching individuel sur une plateforme en ligne et 15% de Masterclass. La formation s'effectue entièrement à distance. En fonction de vos préférences et de votre situation, vous pouvez choisir entre une Formation Continue de 9 mois ou un mode BootCamp intensif de 11 semaines.
Apprendre Maintenant
Une erreur dans l'article? Proposez-nous une correction
Le choix entre la régression et la classification Les étapes de construction d'un modèle Algorithmes non supervisés Le clustering hiérarchique Le clustering non hiérarchique Les approches mixtes Exercices Algorithmes supervisés Le principe de régression linéaire univariée La régression multivariée La régression polynomiale La régression logistique Le Naive Bayes L'arbre de décision Les K plus proches voisins Exercices Procédures d'évaluation de modèles Les techniques de ré-échantillonnage en jeu d'apprentissage, de validation et de test.