Machine Learning
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Machine Learning avec scikit-learn
De la régression à la classification en passant par le clustering. Pipelines ML, validation croisée, feature engineering et optimisation d'hyperparamètres sur des jeux de données réels.
Durée
5 jours · 40 h
Lieu
Centre YoupTeck Mahdia
Public
Professionnels
Formateur
Dr. Mohamed Haj Ali
Objectifs
- Comprendre les algorithmes ML fondamentaux
- Implémenter des pipelines ML complets avec scikit-learn
- Maîtriser la validation croisée et l'évaluation de modèles
- Optimiser les hyperparamètres avec GridSearchCV
- Présenter un projet ML complet
Programme
- Jour 1 : Régression linéaire et polynomiale, métriques
- Jour 2 : Classification (SVM, Random Forest, XGBoost)
- Jour 3 : Clustering, réduction dimensionnelle
- Jour 4 : Feature engineering et sélection de variables
- Jour 5 : Projet final et soutenance devant jury
Tarifs
Trois grilles selon votre situation. Le tarif comprend le support de cours et l'attestation de fin de formation.
Professionnel en activité
1 050 DT
Étudiant (Bac+2 minimum)
557 DT
Demandeur d'emploi diplômé
399 DT
Prochaines dates
10/02/2027 → 14/02/2027
Centre YoupTeck Mahdia · 14 place(s) restante(s)
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