Une formation de la thématique machine learning vous fera découvrir les concepts fondamentaux des algorithmes et des modèles de l'apprentissage automatique. Vous apprendrez à préparer des données, à entraîner et à évaluer des modèles, ainsi qu'à utiliser des bibliothèques et des outils populaires tels que TensorFlow et scikit-learn.
Ces formations s'adressent aux développeurs, aux data scientists, aux analystes de données et à toute personne souhaitant acquérir des compétences en machine learning pour analyser des données et construire des modèles prédictifs.
À l'issue de ce type de formation, vous serez capable de comprendre et de mettre en œuvre des techniques de machine learning dans divers contextes professionnels, d'améliorer les performances des modèles grâce à des méthodes de validation, et de déployer des modèles en production pour des applications réelles.
Le machine learning, également appelé apprentissage automatique, permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience sans être programmés. Le machine learning utilise des algorithmes et des statistiques pour analyser et interpréter des données, afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions basées sur des modèles détectés dans les données. Les applications courantes englobent :
Une formation en machine learning fournit les compétences techniques nécessaires pour développer et déployer des modèles de machine learning. Elle permet également de rester compétitif sur le marché du travail, où la demande pour des professionnels qualifiés en machine learning est en hausse. Par ailleurs, une telle formation aborde les défis éthiques et les implications de l'utilisation de l'apprentissage automatique dans diverses industries.
Le machine learning évolue à vitesse grand V, avec des avancées en techniques d'apprentissage profond (deep learning) et en utilisation de réseaux neuronaux. L'avenir du machine learning est prometteur, avec des innovations prévues dans des domaines tels que la santé (pour diagnostiquer des maladies), et l'automobile (développement de véhicules autonomes). La capacité des machines à apprendre et à s'adapter en temps réel ouvre également de nouvelles perspectives en ce qui concerne l'automatisation des tâches complexes et l'amélioration des processus décisionnels, et ce, dans de nombreux secteurs.
Pour suivre une formation en machine learning, il est recommandé d'avoir une solide base en mathématiques, notamment en statistiques et en algèbre linéaire. Des compétences en programmation sont également essentielles. Par ailleurs, une compréhension des concepts fondamentaux de l'informatique et des bases de données est recommandée.
Au cours d'une formation en machine learning, vous apprenez à :
Se former en machine learning est bénéfique si vous êtes développeur ou ingénieur en logiciel et cherchez à étendre vos compétences en techniques d'apprentissage automatique, ce qui est particulièrement utile dans les domaines de la technologie, la finance et la santé. Pour un data scientist ou analyste de données, une telle formation permettra de créer des modèles prédictifs plus sophistiqués.
Suivre une formation en machine learning permet de se doter de compétences recherchées sur le marché de l'emploi, augmentant ainsi son employabilité. Elle offre également l'opportunité de contribuer à des projets innovants et à fort impact dans divers secteurs. Enfin, elle permet de comprendre et de maîtriser les outils et technologies de pointe, ouvrant la voie à des carrières passionnantes et dynamiques.
Les Master en informatique, en intelligence artificielle ou bien les cursus d’ingénieurs informatique sont des programmes de niveau Bac +5, offrant une formation approfondie en mathématiques, statistiques et programmation. Vous pourrez opter au cours du cursus, pour une spécialisation en machine learning.
La formation continue est idéale si vous êtes un professionnel en activité qui souhaite mettre à jour ses compétences ou en acquérir de nouvelles tout en travaillant. Il existe des formations spécialisées en machine learning, ciblant des domaines spécifiques comme le deep learning, le traitement du langage naturel (NLP), ou la vision par ordinateur.
Certaines plateformes et écoles proposent des formations à distance en machine learning. Flexibles, elles vous permettent d’apprendre de n'importe où. Certaines formations peuvent proposer une spécialisation, une mise à niveau des compétences, mais il existe également des cursus complets et diplômants.
Les formations en machine learning peuvent être suivies dans des universités, des écoles d’ingénieur en informatique, des écoles spécialisées en informatique ou en intelligence artificielle, des centres de formation professionnelle, ou encore certaines plateformes en ligne. Certaines entreprises technologiques et instituts de recherche proposent également des formations spécialisées.
Choisir la bonne formation en machine learning dépend de plusieurs facteurs. D'abord, évaluez votre niveau de compétence actuel et vos objectifs professionnels. Certaines formations nécessitent d’avoir un diplôme ou un certain nombre d’années d’expérience dans un certain domaine. Procurez-vous le contenu détaillé du programme, afin de vous assurer qu’il correspond à vos besoins et attentes. Considérez la flexibilité de la formation. Si vous travaillez déjà, une formation à distance peut-être plus adaptée. Vérifiez également la réputation de l’organisme et la reconnaissance de la formation proposée. Vous pouvez rechercher les retours d’anciens participants ainsi que les postes qu’ils occupent, cela vous donnera une bonne idée de la qualité de la formation. Enfin, comparez les coûts et les possibilités de financement disponibles, afin de choisir une formation qui correspond à votre budget.
Un programme de formation en machine learning couvre aussi bien les aspects théoriques que pratiques de ce domaine. Voici un aperçu des principaux modules que vous pourriez retrouver dans un tel programme.
Cette partie introduit les concepts fondamentaux du machine learning, tels que l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Vous apprenez à identifier les problèmes pouvant être résolus par le machine learning et à choisir les algorithmes appropriés. Vous aurez ainsi une compréhension théorique solide et serez en mesure d’utiliser des bibliothèques.
Dans ce module, il est question des techniques de nettoyage, de transformation et de visualisation des données. Vous découvrez comment gérer des ensembles de données volumineux, traiter les données manquantes et utiliser des techniques de feature engineering pour améliorer les performances des modèles.
Ici, l’accent est mis sur les principaux algorithmes de machine learning, tels que les régressions linéaires et logistiques, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les SVM et les réseaux de neurones. Vous êtes initié à implémenter ces algorithmes à partir de zéro et à utiliser des bibliothèques de machine learning pour vos projets.
Ce segment explore les réseaux de neurones artificiels, les réseaux convolutifs (CNN) pour la vision par ordinateur et les réseaux récurrents (RNN) pour le traitement du langage naturel. L'objectif est de vous apprendre comment développer des modèles de deep learning pour des applications avancées en utilisant des Framework comme TensorFlow et PyTorch.
Cette section vous apprend à intégrer les modèles dans des applications, à surveiller leurs performances et à assurer leur maintenance. Vous y abordez également les considérations éthiques du machine learning, telles que le biais des données et la transparence des modèles. Ainsi, vous serez armé pour appliquer vos compétences dans des contextes réels de manière responsable et efficace.
En somme, du fondement mathématique et informatique à l'application pratique et à l'éthique, un programme de formation en machine learning offre une couverture complète des compétences nécessaires pour exceller dans ce domaine. Vous pourrez ainsi résoudre des problèmes complexes avec des solutions innovantes.
Après une formation en machine learning, plusieurs voies s’offrent à vous. Voici un tour d’horizon des opportunités envisageables après avoir suivi une telle formation.
Il utilise les techniques de machine learning pour extraire des informations pertinentes à partir de vastes ensembles de données. Ses missions incluent la création de modèles statistiques, l'interprétation des résultats et la communication de ses conclusions aux parties prenantes. Le Data scientist peut également être chargé d’analyser des données et de mettre en place des stratégies pour résoudre des problèmes d'affaires complexes.
L'analyste en intelligence artificielle applique des technologies de machine learning pour automatiser les processus et améliorer les opérations. Il a la responsabilité d’évaluer les besoins des entreprises, de développer des solutions basées sur l'IA et de surveiller les performances des systèmes automatisés.
Son rôle consiste à développer des algorithmes permettant aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer de manière autonome. Pour cela, il conçoit des modèles prédictifs, analyse des données complexes, et optimise des algorithmes pour maximiser leur efficacité.
Il conçoit l'infrastructure nécessaire pour déployer des solutions d'intelligence artificielle à grande échelle. Son rôle consiste à travailler sur l'intégration des technologies de machine learning avec les systèmes informatiques existants et de s'assurer que les solutions sont évolutives et sécurisées. Généralement, il collabore avec divers départements pour aligner les projets d'IA avec les objectifs stratégiques de l'entreprise.
Le développeur de logiciels spécialisé en machine learning a pour rôle de créer des applications intégrant des modèles d'apprentissage automatique. A cette fin, il écrit et teste le code, intègre les algorithmes de machine learning dans les logiciels existants, et assure la maintenance des systèmes.
Les compétences en machine learning sont demandées dans divers domaines :
Vous l’aurez compris, une formation en machine learning ouvre la porte à de nombreux postes, les domaines d’applications étant nombreux et les perspectives d’emploi très bonnes. Évoluer dans ce domaine en perpétuelle évolution signifie participer à des projets technologiques de pointe.
Vous pouvez financer une formation en machine learning via divers dispositifs de la formation professionnelle continue. Si vous n'avez pas accumulé suffisamment de droits, il est possible de la financer soi-même si vous en avez l'envie et la possibilité.
Vous pouvez consulter dans la liste ci-dessous des offres de formation en France pour les formations en machine learning. Soyez vigilants concernant les spécificités des offres que vous sélectionnerez (public visé, lieu, financement, coût d'une formation en machine learning…) afin de bien vous assurer qu'elles sont faites pour vous et que vous pouvez les suivre.
Formation Formations Qualifiantes
Niveau d'études requis : BAC+2
Coût : 1 790 €
Durée : 20 heures
Offre de formation : à distance
Prochaine session :
du 02/06/2025 au 11/06/2025
Point orange : centre de formation
Zone foncée : intra/inter entreprises
Formation Formations Certifiantes
Niveau d'études requis : BAC
Coût : nous consulter
Durée : nous consulter
Offre de formation : dans nos locaux, à distance
Prochaine session :
nous consulter
Point orange : centre de formation
Zone foncée : intra/inter entreprises
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