Formation Machine Learning : Maîtrisez l'Apprentissage Automatique
Formation intensive pour construire et déployer des modèles ML performants
7 jours
Formation intensive
100%
Pratique
4.9/5
Satisfaction
3 490€
Éligible CPF
Plus qu'un organisme de formation,
un mouvement
Ambassadeur gouvernemental, organisateur du 1er hackathon agents IA de France, partenaire des ecoles et des institutions.
Le Machine Learning : La Technologie qui Révolutionne Tous les Secteurs
Le Machine Learning (apprentissage automatique) est au cœur de la révolution IA. De la reconnaissance faciale de votre smartphone aux recommandations Netflix, en passant par les voitures autonomes et la détection de fraude bancaire, le ML est partout. C'est la technologie qui permet aux machines d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmées.
Notre formation Machine Learning vous transforme en expert capable de construire, entraîner et déployer des modèles prédictifs performants. Vous maîtriserez les algorithmes essentiels (régression, classification, clustering), les frameworks leaders (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) et les bonnes pratiques de l'industrie.
Pourquoi Apprendre le Machine Learning en 2026 ?
- Métier ultra-recherché : Plus de 15 000 offres d'emploi ML en France
- Salaires attractifs : 60 5 000€ à 90 5 000€ pour un ML Engineer
- Applicable partout : Finance, santé, industrie, e-commerce, marketing
- Créez de la valeur business : Automatisation, prédiction, optimisation
- Évolution rapide : Nouvelles techniques et algorithmes chaque mois
- Compétence stratégique : Essentielle pour tous les métiers tech en 2026
Ce Que Vous Allez Apprendre
Apprentissage supervisé :
- Régression linéaire et logistique pour prédire des valeurs continues et des catégories
- Arbres de décision et Random Forest pour modéliser des relations complexes
- Support Vector Machines (SVM) pour la classification avancée
- Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) pour gagner des compétitions Kaggle
- Réseaux de neurones et Deep Learning avec TensorFlow/Keras
Apprentissage non-supervisé :
- Clustering (K-means, DBSCAN, Hierarchical) pour segmenter les clients
- Réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE, UMAP) pour visualiser les données
- Détection d'anomalies pour identifier la fraude ou les défauts
- Systèmes de recommandation (collaborative filtering, content-based)
Bonnes pratiques et mise en production :
- Feature engineering et sélection de variables pertinentes
- Validation croisée et optimisation des hyperparamètres
- Métriques d'évaluation : accuracy, precision, recall, F1-score, AUC-ROC
- Gestion du surapprentissage (overfitting) et sous-apprentissage (underfitting)
- Déploiement de modèles avec FastAPI, Flask et Docker
- Monitoring et maintenance des modèles en production
Cas d'Usage Concrets Étudiés
- E-commerce : Prédiction du churn client, recommandations produits personnalisées
- Finance : Credit scoring, détection de fraude, prévision de défaut de paiement
- Marketing : Segmentation client, prédiction de conversion, optimisation de campagnes
- Santé : Diagnostic assisté, prédiction de réadmission hospitalière
- Industrie : Maintenance prédictive, détection de défauts qualité
- Télécoms : Prédiction de désabonnement, optimisation réseau
Pédagogie 100% Pratique
Notre approche privilégie la pratique : 70% du temps est consacré à coder et construire des modèles sur des datasets réels. Chaque concept théorique est immédiatement appliqué sur un cas concret. Vous repartirez avec 5 projets complets dans votre portfolio GitHub, prêts à montrer en entretien.
Les formateurs sont des Machine Learning Engineers en activité dans des entreprises tech de premier plan. Ils partagent leur expérience terrain, les erreurs à éviter, et les astuces qui font la différence en production.
Programme de la Formation
Jour 1 : Fondamentaux ML
Introduction au ML, types d'apprentissage, workflow ML, préparation des données, train/test split, validation croisée, premières prédictions avec Scikit-learn.
Jour 2 : Régression
Régression linéaire simple et multiple, régression polynomiale, régularisation (Ridge, Lasso, ElasticNet), évaluation des modèles de régression (RMSE, MAE, R²).
Jour 3 : Classification
Régression logistique, k-NN, arbres de décision, métriques de classification (accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC), gestion des classes déséquilibrées.
Jour 4 : Ensemble Methods
Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost, bagging vs boosting, stacking, optimisation des hyperparamètres avec GridSearch et RandomSearch.
Jour 5 : Clustering & Dimensionnalité
K-means, DBSCAN, clustering hiérarchique, évaluation du clustering, PCA, t-SNE, UMAP, feature selection, détection d'anomalies.
Jour 6 : Deep Learning
Réseaux de neurones, perceptron multi-couches, activation functions, backpropagation, TensorFlow/Keras, CNN pour images, RNN pour séquences.
Jour 7 : Production & Projet
Déploiement avec FastAPI, Docker, versioning des modèles, monitoring, A/B testing, projet final de bout en bout avec présentation.
Technologies Utilisées
Questions Fréquentes
Faut-il être mathématicien pour apprendre le ML ?
Non. Nous couvrons les concepts mathématiques nécessaires de manière intuitive et appliquée. Un niveau bac S ou équivalent suffit. L'accent est mis sur la compréhension pratique plutôt que les démonstrations théoriques.
Quelle différence entre ML et Deep Learning ?
Le Deep Learning est une sous-catégorie du Machine Learning basée sur les réseaux de neurones profonds. Le ML classique (arbres, SVM, etc.) fonctionne mieux sur les données tabulaires structurées. Le DL excelle sur les images, textes et sons. Notre formation couvre les deux.
Dois-je déjà savoir programmer en Python ?
Idéalement oui, des bases en Python facilitent l'apprentissage. Si vous débutez, nous proposons un module de mise à niveau Python inclus. Vous pouvez aussi suivre notre formation Python Data Science en amont.
La formation est-elle certifiante ?
Oui, vous recevez une certification BGB Formation reconnue par les entreprises. La formation est éligible au financement CPF, OPCO et Pôle Emploi. Nous sommes organisme certifié Qualiopi.
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