Formation : Machine learning
Le Machine Learning transforme de nombreux domaines tels que la finance, la science, les médias, l'industrie, la santé…
Les différents algorithmes d'apprentissage automatique permettent par exemple à l'IA d'identifier des segments de clients, de modéliser la perte des clients, d'identifier ces clients susceptibles de cesser leurs investissements et les raisons.
C'est une étape cruciale pour adapter et prioriser ses actions.
Nos formations Machine Learning vous apportent les fondamentaux pour comprendre et mettre en œuvre l'apprentissage machine.
Formation inter / intra - Machine learning
Le Machine Learning en 3 points
1. Qu'est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre sans être explicitement programmées. Les machines peuvent ainsi identifier des modèles dans les données et prendre des décisions de manière autonome.
2. En quoi le Machine Learning peut-il être utile ?
Le machine learning peut être utilisé par les entreprises pour améliorer de nombreux processus et activités, notamment :
La prise de décision : le Machine Learning peut être utilisé pour analyser des données et identifier des tendances qui peuvent aider les entreprises à prendre de meilleures décisions.
L'automatisation : le Machine Learning peut être utilisé pour automatiser des tâches répétitives ou complexes, ce qui peut libérer du temps et des ressources pour les employés.
L'innovation : le Machine Learning peut être utilisé pour développer de nouveaux produits, services ou processus.
3. Comment réussir un projet de Machine Learning ?
La réussite d'un projet de Machine Learning dépend de facteurs clés :
Identifier le problème à résoudre : la première étape consiste à identifier le problème que le Machine Learning doit résoudre. Définir les objectifs du projet et de choisir les techniques de Machine Learning appropriées.
Collecter et préparer les données : les données sont essentielles au Machine Learning. Il est important de collecter des données de qualité et de les préparer de manière appropriée.
Choisir les techniques de Machine Learning : il existe de nombreuses techniques de Machine Learning disponibles. Il est important de choisir les techniques adaptées au problème à résoudre et aux données disponibles.
Entraîner le modèle : une fois les techniques de Machine Learning choisies, il faut entraîner le modèle sur les données collectées.
Évaluer le modèle : une fois le modèle entraîné, il faut l'évaluer pour s'assurer qu'il atteint les objectifs du projet.
Mettre en production le modèle : si le modèle est satisfaisant, il faut le mettre en production pour qu'il puisse être utilisé par l'entreprise.