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Cette formation vous guidera dans le monde du machine learning pour vous introduire au deep learning. Vous apprendrez à mieux appréhender le machine learning, et surtout comment mettre un apprentissage efficace et rentable.

Ludivine Crépin experte en intelligence artificielle depuis + de 10 ans, chercheuse publiée à l’international et formatrice reconnue dans le milieu de l’intelligence artificielle.

*Introduction au machine learning
-Apprentissage : non supervisé, supervisé, renforcement, offline, semi-supervisé.
-Les besoins du machine learning.
-Que peut-on apprendre?
-Comment la machine apprends?
-Quand et comment mettre en place du machine learning dans une application?
*Introduction aux arbres de décisions
-Principes de fonctionnement.
-Entropie de Shannon.
-Avantages, inconvénients et coût des arbres de décisions.
*Introduction aux réseaux de neurones et perceptrons
-Fonctionnement d'un neurone artificiel.
-Principes de fonctionnement d'un réseaux de neurones : couches, fonction de transfert, sigmoïde, heavyside, linéaire, ....
-Différents algorithmes : Adaline, Adaboost, K-moyennes, bayésiens, PRank, ...
-Avantages, inconvénients et coût des réseaux de neurones.
-Comparatif concret avec les arbres de décisions.
-Présentation rapide des outils actuels : Watson, Tensor Flot.
*Vers le deep learning?