Machine Learning - Aperçu pour Ingénieur, Responsable R&D et Expert Data Science

Ref : KDS002

Détail
Contenu
Professeur
taux de reussite

Introduction au « Machine Learning », outils et environnement de l’expert « data science », les différentes étapes d’un projet « Machine Learning »

Prérequis

  • Compétences informatiques de base
  • Un niveau d'anglais business moyen est requis car la formation sera dispensée en anglais.>

Public

Manager de haut niveau, Manager avant-vente, Manager informatique, QA et support technique, ou toute personne souhaitant en savoir plus et comment mettre en place un projet de « Machine Learning ».

Objectifs

L’intégration du concept de « Machine Learning » est devenue primordiale dans les organisations de nos jours. Les ingénieurs dans ce domaine et les experts en data science font maintenant partie intégrante des équipes de développement.
Les projets « Machine Learning » présentent une certaine similitude avec un projet de développement de logiciels standards, de sorte qu’ils peuvent sembler faciles à travailler au début.
Cependant, la dépendance aux données, le travail axé sur la recherche et la nature inconnue des résultats impliquent différentes stratégies de travail et conception de projets.
Cela peut entraîner un déficit d’expertise qui n’est pas toujours facile à combler.

Les développeurs tous niveaux confondus n’ont pas toujours les connaissances sur le « Machine Learning », et plus particulièrement sur le travail que demande les projets de « Machine Learning ».

Dans cette formation intense, nous allons passer par :

  • · Une introduction au « Machine Learning »
  • · Le travail et l’environnement d’un expert en « data Science »
  • · Les différents contours d’un projet de « Machine Learning » qui permettra au responsable des équipes de développement de mieux comprendre et appréhender ce domaine


Les participants pourront acquérir des connaissances sur la bonne façon de concevoir, de travailler et de déployer un projet de « Machine Learning » au sein de leur organisation.
À travers quelques études de cas nous comprendront les bonnes pratiques dans les projets de « machine Learning ».

High level intro to machine learning down arrow icon

· Current achievements of Machine learning

Specific intro to machine learning down arrow icon

· Types of learning: supervised and unsupervised

· Algorithm overview and model selection

· Data management

· Metrics

Data project: how to plan, address and assets down arrow icon

· Converting business problems to ML language

· Methodology

· Key points

· Common failures

· Deploying ML to production

Machine learning projects: case studies down arrow icon

· Classification tasks

· Regression tasks

· Personalization tasks

· Text tasks

· Using ML to improve customer experience

Practical training down arrow icon

· Working out a real-world problem throughout developments steps, from design, collecting data, early versions, production, and optimizations

Summary including Q&A down arrow icon

· Summary including Q&A

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Yossi Kally

Lecturer at LOGTEL

A propos

Mr. Yossi Kally is a lecturer at LOGTEL, he has been lecturing computer science and programming since 1995.
Yossi delivers courses in Computer programming in general and Computer languages, with a special focus on Python and Machine Learning.
He is a consultant in the Israeli computer software industry. Prior to that he served in various positions such as Technical v.p. at Lotus Israel, V.P. Engineering at Arel Communications, and a founder at Peertip Technologies, where he led a team that had registered several international patents in the field of text recognition.
For 15 years Yossi has been active in the Python Developers community in Israel, designing and implementing systems such as Network Security and Optimization for Sport odds makers.
Mr. Kally has B.Sc in Electrical Engineering from the University of Pennsylvania.

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Leeor Langer

CTO at Wearable Devices LTD

A propos

Leeor Langer is the CTO of a startup company called Wearable Devices LTD. He is also a LogTel instructor and a data science advisor to a number of medical device companies. Leeor is especially interested in linking between mathematical methods and real-world problems. He has worked for both large and small companies, before founding his own, from Intel to startups such as BrandShield. He holds a BSc in Electrical Engineering from the Technion and an MSc in Applied Mathematics from TAU.

price icon Prix

688 € HT

calendar icon Date

Sur demande - contactez-nous

clock icon Durée

2 jours (4 h/j )

teacher icon Professeur

Yossi Kally
Leeor Langer

level icon Niveau

Débutant

wheelchair icon Accessibilité

Oui Non

certification icon Certification

Oui Non

cpf icon Eligible CPF

Oui Non

Présentiel
Distanciel
E-Learning
Informations

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