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Formation DEEP LEARNING Data Classification et Machine Learning
Domaine : Data Science – Deep learning
DURÉE
2 jour(s)
OBJECTIFS
Savoir définir les étapes de préparation des données. Comprendre et mettre en oeuvre l'apprentissage automatique, les techniques de classification de données, les apports des réseaux de neurones et du Deep Learning.
Pré-requis
Connaissances des principes du Big Data, et des architectures techniques mises en oeuvre.
Participants
Chef de projet, développeur, data scientist, architecte souhaitant comprendre comment organiser le traitement des données et structurer les processus de Machine Learning.
coût
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LIEUx de formation
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PROGRAMME DE FORMATION
DEEP LEARNING Data Classification et Machine Learning
Introduction
Zoom sur les données (Format, volumes, structures, Requêtes et attentes des utilisateurs)
Etapes de la préparation des données
Définitions, présentation du data munging
Le rôle du data scientist
Etapes de la préparation des données
Définitions, présentation du data munging
Le rôle du data scientist
Gouvernance des données
Qualité des données
Transformation de l'information en donnée (Qualification et enrichissement)
Sécurisation et étanchéité des lacs de données
Flux de données et organisation dans l'entreprise (De la donnée maître à la donnée de travail)
Mise en oeuvre pratique des différentes phases (Nettoyage, enrichissement, organisation des données)
Transformation de l'information en donnée (Qualification et enrichissement)
Sécurisation et étanchéité des lacs de données
Flux de données et organisation dans l'entreprise (De la donnée maître à la donnée de travail)
Mise en oeuvre pratique des différentes phases (Nettoyage, enrichissement, organisation des données)
Traitements statistiques de base
Introduction aux calculs statistiques (Paramétrisation des fonctions)
Applications aux fermes de calculs distribués
Problématiques induites (Approximations. Précision des estimations)
Applications aux fermes de calculs distribués
Problématiques induites (Approximations. Précision des estimations)
Data Mining
Besoin, apports et enjeux
Extraction et organisation des classes de données
Analyse factorielle
Extraction et organisation des classes de données
Analyse factorielle
Machine Learning
Apprentissage automatique
Définition (Les attentes par rapport au Machine Learning)
Ingénierie des variables
Les méthodes (Apprentissage supervisé et non supervisé)
Classification des données
Algorithmes (Régression linéaire, k-moyennes, k-voisins, Classification naïve bayésienne, Arbres de décision, forêts aléatoires)
Création de jeux d'essai, entraînement et construction de modèles
Prévisions à partir de données réelles (Mesure de l'efficacité des algorithmes. Courbes ROC)
Parallélisation des algorithmes (Choix automatique)
Définition (Les attentes par rapport au Machine Learning)
Ingénierie des variables
Les méthodes (Apprentissage supervisé et non supervisé)
Classification des données
Algorithmes (Régression linéaire, k-moyennes, k-voisins, Classification naïve bayésienne, Arbres de décision, forêts aléatoires)
Création de jeux d'essai, entraînement et construction de modèles
Prévisions à partir de données réelles (Mesure de l'efficacité des algorithmes. Courbes ROC)
Parallélisation des algorithmes (Choix automatique)
IA
Introduction aux réseaux de neurones
Réseaux de neurones à convolution (Modèles de CNN)
Les types de couches (Convolution, pooling et pertes)
L'approche du Deep Learning (Deeplearning4j sur Spark)
Réseaux de neurones à convolution (Modèles de CNN)
Les types de couches (Convolution, pooling et pertes)
L'approche du Deep Learning (Deeplearning4j sur Spark)
Les risques et écueils
Importance de la préparation des données
L'écueil du "surapprentissage"
L'écueil du "surapprentissage"
Visualisation des données
L'intérêt de la visualisation
Outils disponibles
Exemples de visualisation avec R et Python
Outils disponibles
Exemples de visualisation avec R et Python
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