Mise en Œuvre de Projets de Machine Learning en Entreprise

Machine Learning
Durée: 1 jours
Paris
AI FORGE
Damien Darrigade
Damien a plus de 10 ans d'expérience de management international des Systèmes d'Information et de la Transformation Digitale. Il a occupé des postes de responsabilité, notamment chez Bouygues Telecom et Sanofi, où il a dirigé des équipes spécialisées en BI, RPA et Lean Management.
Il intervient auprès de nombreux comptes CAC40 et moyennes entreprises en tant qu’initiateur et booster de le transformation IA.
Directeur du pôle d’expertise DATE & IA d'Acensi, il aide les organisations à prendre conscience de leur propre potentiel IA et DATA,
Ses équipes accompagnent leurs clients dans l’identification de Use Case à forte valeur ajoutée ainsi que sur la mise en place de ces projets innovants.
 Son expérience en grands groupes et en startups lui offre une vision large des enjeux liés à l'IA et à la transformation digitale. Il est en recherche permanente de solutions et d'approches innovantes, au service de la performance des organisations.
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Référence: IA FORGE005

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Objectifs

  • Découverte des principaux algorithmes de machine learning.
  • Apprendre à sélectionner, évaluer et déployer des modèles de machine learning.
  • Découvrir les meilleures méthodes de suivi et de maintenance des modèles en production.

Programme

 

1. Modélisation et Évaluation des Modèles

  • Présentation des principaux algorithmes de Machine Learning
  • Critères de sélection des modèles.

2. Introduction aux Frameworks et Bibliothèques Courants

  • Présentation de scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
  • Exemples d’utilisation et cas d’application.

3. Évaluation des Modèles

  • Métriques d’évaluation : précision, rappel, F1-score, AUC-ROC.
  • Techniques de validation croisée.
  • Ajustement des hyperparamètres.

4. Déploiement et Mise en Production des Modèles

  • Introduction au déploiement des modèles.
  • Outils et plateformes de déploiement : Docker, Kubernetes, services cloud (AWS, Azure, GCP).

5. Suivi et Maintenance des Modèles en Production

  • Surveillance des performances des modèles.
  • Détection de la dérive des données.
  • Stratégies de mise à jour et d’amélioration continue des modèles
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