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Plan du cours
Ajustement et Optimisation des Hyperparamètres
Introduction aux Modèles Avancés Machine Learning
Déploiement de Modèles
Interprétabilité et Explicabilité des Modèles
Neural Networks et Deep Learning
Applications Réelles et Études de Cas
Résumé et Prochaines Étapes
Travailler avec Google Colab pour les Grandes Tailles Machine Learning
- Application des modèles avancés dans la santé, la finance et le e-commerce
- Études de cas : déploiements de modèles réussis
- Défis et tendances futures en apprentissage machine avancé
- Construction et entraînement de réseaux neuronaux profonds
- Apprentissage par transfert avec des modèles pré-entraînés
- Optimisation des modèles d'apprentissage profond pour la performance
- Collaboration sur les projets d'apprentissage machine dans Colab
- Utilisation de Colab pour l'entraînement distribué et la GPU/TPU acceleration
- Intégration avec des services cloud pour un entraînement de modèles à grande échelle
- Exploration des techniques d'interprétabilité des modèles (LIME, SHAP)
- IA Explicative pour les modèles d'apprentissage profond
- Gestion du biais et de l'équité dans les modèles d'apprentissage machine
- Techniques de recherche en grille et aléatoire
- Automatisation de l'ajustement des hyperparamètres avec Google Colab
- Utilisation de techniques d'optimisation avancées (Bayésiennes, Algorithmes Génétiques)
- Introduction aux stratégies de déploiement des modèles
- Déploiement des modèles dans des environnements cloud à l'aide de Google Colab
- Inférence en temps réel et traitement par lots
- Aperçu des modèles complexes : Random Forests, Boosting Gradient, Neural Networks
- Quand utiliser les modèles avancés : meilleures pratiques et cas d'utilisation
- Introduction aux techniques d'apprentissage ensembliste
Pré requis
Public
- Scientifiques des données
- Professionnels de l'apprentissage automatique
- Ingénieurs IA
- Compréhension approfondie des algorithmes et concepts de l'apprentissage automatique
- Maîtrise du programme Python
- Expérience avec Jupyter Notebooks ou Google Colab
21 Heures
Nos clients témoignent (2)
l'écosystème ML comprend non seulement MLFlow mais aussi Optuna, hyperops, docker et docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Formation - MLflow
Traduction automatique
J'ai apprécié de participer à la formation Kubeflow, qui s'est déroulée en ligne. Cette formation m'a permis de consolider mes connaissances sur les services AWS, K8s et tous les outils DevOps associés à Kubeflow, qui sont les bases nécessaires pour aborder correctement le sujet. Je tiens à remercier Malawski Marcin pour sa patience et son professionnalisme dans la formation et ses conseils sur les meilleures pratiques. Malawskiaborde le sujet sous différents angles, avec divers outils de déploiement Ansible, EKS kubectl, Terraform. Maintenant, je suis définitivement convaincu que je m'oriente vers le bon domaine d'application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Formation - Kubeflow
Traduction automatique
