Introduction au machine learning pour non-techniciens

Contenu de la Formation

Le programme de formation sur l’introduction au machine learning pour non-techniciens couvre les aspects suivants :

• Introduction au machine learning, sa définition et son importance actuelle.
• Concepts-clés et vocabulaire, compréhension des termes « modèle », « entraînement », « prédiction » et différences entre ML, IA et statistiques.
• Types de problèmes en ML : classification, régression, clustering, avec des exemples concrets.
• Rôle des données, composition d’un jeu de données et importance de la qualité et de la quantité de données.
• Cas d’usage pour les PME, identification des processus métiers propices et exemples concrets de gains de temps et d’efficacité.
• Étapes d’un projet ML, de la collecte des données à la validation du modèle.
• Compréhension d’un modèle prédictif, apprentissage à partir d’exemples et visualisation du processus.
• Entraînement d’un modèle sans coder, approche « glisser-déposer » et démonstration d’un mini-projet.
• Évaluation des performances, indicateurs clés et jugement de la pertinence et de la fiabilité d’un modèle.
• Outils accessibles et gratuits, avantages et limites de solutions comme Google AutoML, Teachable Machine, ML5.js.
• Mise en pratique, importation et utilisation d’un jeu de données test, analyse et interprétation des résultats.
• Interprétation et partage des résultats, présentation des prédictions à des non-spécialistes et réalisation d’un rapport simple et visuel.
• Détection et gestion des biais, identification et correction des biais dans les modèles.
• Perspectives d’évolution et ressources, formations et documentations pour approfondir et suivi des tendances du machine learning.

Objectifs Pédagogiques

À la fin de cette formation, les apprenants seront capables de :

• Comprendre les concepts de base du machine learning et son importance actuelle.
• Identifier les types de problèmes que le ML peut résoudre et les cas d’usage pertinents pour les PME.
• Utiliser des outils accessibles pour entraîner et évaluer des modèles sans coder.
• Interpréter et présenter les résultats d’un modèle prédictif à des non-spécialistes.
• Détecter et gérer les biais dans les modèles de machine learning.

Conditions d'Admission

Pour être admis à ce programme, les candidats doivent remplir les conditions suivantes :

• Aucun prérequis académique spécifique n'est nécessaire.
• Aucun entretien de sélection n'est requis.

Modalités de Formation

Le programme proposé par Learnr est conçu comme une autoformation, permettant à chacun d'apprendre à son rythme. Les cours sont accessibles en ligne 24h/24 et 7j/7, offrant une flexibilité totale pour s'adapter aux emplois du temps variés des apprenants.