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Machine Learning .NET

THDI2958

3 jours (21 heures) – Initiation / Fondamentaux

3 jours (21 heures)
Initiation / Fondamentaux

Machine Learning .NET

Domaine : Informatique

Présentiel
Présentiel
Online
Distanciel
CPF
1234
Coût
2175€ HT

Objectifs pédagogiques

  • Identifier l’apport du Machine Learning et ses limites
  • Créer et entraîner un modèle prédictif avec le Framework .NET
  • Concevoir l’optimisation de la qualité des modèles et mesurer leurs performances

Niveau requis

  • Garantir pratiquer un langage de programmation utilisant le Framework .NET

Public concerné

  • Développeur
  • Data engineer, data analyst, data scientist, chercheur, ingénieur R&D
  • Chef de projet technique, statisticien, et toute personne travaillant dans la data

Moyens pédagogiques et techniques

Salles de formation (les personnes en situation de handicap peuvent avoir des besoins spécifiques pour suivre la formation. N’hésitez pas à nous contacter pour en discuter) équipée d’un ordinateur de dernière génération par stagiaire, réseau haut débit et vidéo-projection
UHD Documents supports de formation projetés Apports théoriques, étude de cas concrets et exercices
Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation

Dispositif de suivi de l'éxécution de l'évaluation des résultats de la formation

Feuilles d’émargement (signature électronique privilégiée)
Evaluations formatives et des acquis sous forme de questions orales et/ou écrites (QCM) et/ou mises en situation
Questionnaires de satisfaction (enquête électronique privilégiée)

Dates de formations

  • Sur demande à Toulouse
  • Sur demande à Pau

Formateur

Les formateurs intervenants pour Themanis sont qualifiés par notre Responsable Technique Olivier Astre pour les formations informatiques et bureautiques et par Didier Payen pour les formations management.

Conditions d’accès à la formation

Délai : 3 mois à 1 semaine avant le démarrage de la formation dans la limite des effectifs indiqués.

Programme de formation

3 jours (21 heures)

Initiation / Fondamentaux
Donnez à votre programme la capacité d’apprendre, de résoudre des tâches et de s’améliorer automatiquement. Ce module va de la découverte du Machine Learning au déploiement d’un projet, le tout, compatible avec le Framework .NET.
Mise à jour le 25/05/2022

Intelligence Artificielle et Data Science

  • Où se situe le Machine Learning ?

La base du Machine Learning

  • Pourquoi l’utiliser ?
  • Comment fonctionne-t-il ?
  • Les différents types : Supervisé, Non Supervisé, Renforcé
  • Résultats, Statistiques et Probabilités

Réseaux de neurones et Deep Learning

    ML.NET

    • Avantages et utilisations du Framework
    • Model Builder

    D’une Idée au Projet, Méthodologie et Bonnes Pratiques

    • Récupération des données
    • Préparation des données
    • Construire un modèle
    • Entrainement
    • Evaluation
    • Affinement des paramètres
    • Prédiction

    Algorithmes et Application

    • Choisir l’Algorithme le plus adapté
    • Classification binaire
    • Classification en classes multiples
    • Détection d’anomalies
    • Détection de groupes
    • Hiérarchie
    • Prévision dans le temps
    • Recommandation
    • Régression
    • Vision

    Déploiement

    • Azure
    • Console
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    Mise à jour le 25/05/2022