Mise en Œuvre de Projets de Machine Learning en Entreprise

• 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.

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