Notre centre de formation propose des formations à distance avec un accompagnement 100 % personnalisé. Les cours sont dispensés par des professionnels du Machine Learning, qui sont engagés dans votre réussite. Vous êtes suivi(e) tout au long de votre apprentissage par un formateur personnel certifié.

Il vous fournit des exercices et des supports pédagogiques pour que vous progressiez rapidement par la pratique, en plus de cours théoriques poussés. Votre formateur s’adapte à vos besoins, votre niveau et vos objectifs pour vous enseigner efficacement toutes les méthodes de cette catégorie d’intelligence artificielle.

La formation Machine Learning est dispensée à 100 % à distance, avec des cours en visioconférence avec un formateur individuel expérimenté. En plus des cours, votre formateur vous donne accès à des supports pédagogiques de tous types : tutoriels, fiches récapitulatives…

Vous aurez également des exercices à faire pour mettre en pratique vos connaissances.

C’est un aspect très important car les cours théoriques seuls ne vous permettront pas d’avoir les compétences nécessaires pour pratiquer un métier lié au Machine Learning ou à la gestion de données en général.

Vous aurez la possibilité de télécharger les différents supports pédagogiques pour les avoir sur votre ordinateur et y accéder quand vous le souhaitez, même après la fin de votre formation.

Vous êtes accompagné(e) tout au long de votre apprentissage avec Clic Compétences. Tout d’abord, votre formateur reste à votre disposition pour adapter ses cours et ses supports à vos besoins, pour répondre à vos questions, pour ajuster le niveau si besoin, etc.

Vous bénéficiez aussi d’un suivi par un coach pédagogique, avant même que la formation ne commence. Celui-ci s’assure que vous ayez toutes les informations nécessaires pour que tout se déroule dans les meilleures conditions.

Vous pouvez le joindre tout au long de la semaine au 01 88 33 58 51 si vous avez des questions. Le coach pédagogique peut également vous aider lorsque vous choisissez le nombre d’heures de cours dont vous souhaitez bénéficier, en fonction de votre niveau et vos objectifs.

Faites le choix d’une formation individualisée pour être bien accompagné(e) de A à Z

Vous êtes totalement libre de choisir la durée que vous souhaitez pour votre formation Machine Learning. Vous choisissez en effet le nombre d’heures lors de votre inscription ou avant en cliquant sur le bouton « Personnaliser ma formation » en haut de la page.

Ce choix doit prendre en compte votre niveau et vos objectifs. Il est important d’avoir un but précis pour savoir combien d’heures vous nécessitez. Si vous avez besoin d’aide pour définir vos objectifs ou choisir la durée de votre formation, vous pouvez contacter nos coachs pédagogiques au 01 88 33 58 51.

Ils vous aident en effet à créer un programme qui correspond à vos attentes.

L’ingénieur Machine Learning travaille avec un large volume de données complexes et dynamiques pour programmer des modèles d’intelligence artificielle basés sur des algorithmes. Il conçoit des logiciels « self-running » qui permettent d’automatiser les modèles prédictifs.

C’est-à-dire que l’ingénieur Machine Learning crée des programmes pour des ordinateurs ou machines pour qu’ils apprennent en autonomie et puissent exécuter des tâches sans spécialement être programmés pour. C’est un métier qui mêle l’informatique, la science et les mathématiques.

La rémunération moyenne se situe entre 45 000 € et 55 000 € annuels bruts pour un débutant et entre 55 000 € et 80 000 € annuels bruts pour un ingénieur expérimenté. Ce type de profil est très recherché par les entreprises actuellement.

En effet, dans tous les secteurs, les entreprises ont une quantité colossale de données et celles-ci doivent être analysées et traitées pour mieux comprendre le consommateur.

Pour devenir ingénieur Machine Learning, il n’y a rien de tel qu’une formation professionnelle spécialisée avec un formateur individuel expert dans le domaine.

Le Machine Learning est déjà présent dans un grand nombre de services très populaires que vous pouvez utiliser tous les jours. Par exemple, on le retrouve dans les systèmes de recommandation de YouTube, Spotify, Netflix et des annonces publicitaires sur Google.

Il sert aussi pour les fils d’actualité des réseaux sociaux et pour les assistants vocaux comme Alexa et Siri. Le Machine Learning permet aussi de détecter les spams dans votre boite mail et d’aider les médecins à repérer les tumeurs lors de l’analyse d’images médicales.

Deux autres exemples sont les voitures autonomes et les aspirateurs robots. C’est pour cela que les géants du web collectent des données personnelles sur leurs utilisateurs.

Toutes ces données (les musiques que vous écoutez, les liens sur lesquels vous cliquez, les publications que vous likez…) nourrissent un algorithme qui va ensuite prévoir et vous partager ce que vous voulez.

Le but de l’intelligence artificielle (IA) est de faire en sorte que des ordinateurs puissent penser et agir comme des êtres humains.

C’est une technologie très vaste qui repose sur un certain nombre de techniques poussées, dont la création et l’application d’algorithmes interprétés dans un environnement informatique dynamique.

Ce sont un nombre élevé de données et une capacité de traitement de ces données sans précédents qui sont impliqués dans
cette technologie.

Le Machine Learning est une des techniques appartenant au domaine de l’IA. Voici d’autres
exemples de techniques :

• Les systèmes experts, qui utilisent des faits connus et des règles préétablies pour
  répondre à des questions spécifiques dans un domaine particulier.
• Les jumeaux numériques, qui sont des modèles virtuels conçus pour refléter un objet
  physique avec une grande précision.
• Les métaheuristiques d’optimisation, qui sont des algorithmes qui recherchent les
  minimums pour viser la meilleure optimisation possible.
• La logique floue, qui aide à prendre des décisions en fonction de règles en suivant une
  fonction d’appartenance, qui permet de traiter des notions plus subjectives.

Le développement d’un modèle de Machine Learning se fait en 4 étapes :

1. Sélectionner et préparer les données d’entraînement. Ces données vont être intégrées dans le modèle pour qu’il puisse apprendre à résoudre le problème pour lequel il est conçu. Cette étape doit être réalisée avec minutie pour éviter d’altérer l’entraînement du modèle et impacter en mal les résultats de ses prédictions.
2. Sélectionner un type d’algorithme à exécuter sur l’ensemble des données d’entraînement. Celui-ci dépend du problème à résoudre et du volume et du type de données d’entraînement.
3. Entraîner l’algorithme. C’est un processus répété plusieurs fois, où il faut ajuster des paramètres entre chaque répétition pour augmenter la précision du résultat, jusqu’à ce que l’algorithme produise le résultat correct la majorité du temps.
4. Utiliser et améliorer le modèle. Le modèle est utilisé sur de nouvelles données et peut encore être amélioré en fonction du résultat.

Il existe 2 grandes catégories d’algorithmes : supervisés et non-supervisés. Pour les algorithmes supervisés, toutes les données sont préalablement étiquetées par l’ingénieur, ce qui permet de « guider » l’algorithme vers la voie de l’apprentissage.

Pour les non-supervisés, la machine apprend en toute autonomie, les résultats attendus en sortie ne lui sont pas fournis.

Au sein de ces catégories, il y a plusieurs types d’algorithmes comme la régression logistique, l’arbre de décision, les forêts aléatoires, les réseaux de neurones, les algorithmes de clustering, d’association, de classification…