Webinaire

AWS Discovery Day – Machine Learning Basics («AWSDDM»)

Vous êtes intéressé par le machine learning, mais ne savez pas par où commencer ? Participez à notre webinaire présenté par un expert AWS et découvrez les bases du machine learning.
Durée 1.5 heures
Prix 0.–   excl. 8.1% TVA
Horaire : 10h30 - 12h ou 14h - 15h30 (cliquez sur "Horaires" dans l'encadré de la session qui vous intéresse pour connaitre son créneau horaire)

Content

  • Le machine learning : qu’est-ce que c’est ?
  • Le pipeline de machine learning et ses phases
  • La différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé
  • L’apprentissage par renforcement (reinforced learning)
  • Le deep learning
Grâce à des exemples pratiques, familiarisez-vous avec les concepts centraux, la terminologie et les phases d’un pipeline de machine learning. Découvrez comment gagner de nouvelles connaissances et résultats pour votre entreprise grâce au machine learning.

Module 1 : Les bases du machine learning
  • La programmation classique vs. L’utilisation du machine learning
  • Qu’est-ce qu’un modèle ?
  • Les caractéristiques, l’importance et les résultats d’un algorithme
  • Les catégories d’algorithmes utilisés en machine learning
  • Les algorithmes supervisés
  • Les algorithmes non supervisés
  • L’apprentissage par renforcement (Reinforcement learning)
Module 2 : Qu’est-ce que le deep learning ?
  • Comment fonctionne le deep learning
  • En quoi le deep learning est-il différent ?
Module 3 : Le pipeline de machine learning
  • Problème commercial
  • La collecte et l’intégration des données
  • Le traitement et la visualisation des données
  • L’ingénierie des caractéristiques (Feature engineering)
  • L’entrainement et le réglage du modèle
  • L’évaluation du modèle
  • Le déploiement du modèle
Module 4 : Et ensuite ?
  • Les ressources pour continuer son apprentissage du machine learning
  • Développeuses et développeurs
  • Architectes en solutions
  • Ingénieurs en données
  • Toutes les personnes intéressées par le développement de solutions de machine learning - Aucune expérience préalable en machine learning n’est nécessaire !

Questions sur le cours

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