Formation #10

Interpretabilité des modèles de Machine Learning

Amine Zaamoun – 17 Janvier 2022

Faire un bon modèle de Machine Learning c’est bien mais est-ce que savoir l’expliquer correctement c’est mieux ? Avec la librairie shap en Python, plus besoin de se poser la question ! Nous allons voir ensemble comment la théorie des jeux peut aider à comprendre le comportement d’un modèle complexe tel que XGBoost, star des compétitions Kaggle.

formation sur l'interpretabilite des modèles en Machine Learning

Formation #9

Initiation au Machine Learning

Yaniv Benichou – 22 Novembre 2021

Dans cette formation, nous verrons l’importance de la visualisation des données, de la « traduire » et de son intérêt croissant.Nous nous proposons de découvrir principalement  trois librairies spécifiques : Matplotlib , Seaborn et Bokeh. Nous ferons un tour des principales méthodes, avantages et possibilités de ces librairies, de manière non-exhaustive. 


Formation #8

La Data Vizualisation

Yaniv Benichou – 15 Novembre 2021

Dans cette formation, nous verrons l’importance de la visualisation des données, de la « traduire » et de son intérêt croissant.Nous nous proposons de découvrir principalement  trois librairies spécifiques : Matplotlib , Seaborn et Bokeh. Nous ferons un tour des principales méthodes, avantages et possibilités de ces librairies, de manière non-exhaustive. 


formation Data Vizualisation

Formation #7

Les Bases #2 : Pandas

Amine Zaamoun – 20 Octobre 2021

Pandas est LA librairie de référence en Python pour l’analyse de données. En effet, tout bon Data Scientist doit trouver ses marques et maîtriser cette librairie afin de faciliter son quotidien avec les données.

Nous allons donc aujourd’hui explorer son fonctionnement et quelles sont les fonctions essentielles à retenir, utilisables pour tout projet de Data Science.

Formation #6

Les Bases #1 : Numpy

Amine Zaamoun – 7 Octobre 2021

La Data Science se base sur des fondations solides en mathématiques, notamment en statistiques, probabilités et algèbre linéaire. C’est pourquoi nous nous proposons d’explorer aujourd’hui la librairie de calcul optimisé en Python : Numpy.

A travers la classe array de Numpy , vous allez pouvoir constater que tout calcul scientifique peut se réaliser sous forme de matrices, ce qui est très important pour la suite de cette exploration dans le vaste monde de l’Intelligence Artificielle.

Formation #5

Nos Premiers pas dans le ML/DL

Rony Abecidan – Mardi 25 Mai 2021

Afin de poser les premières briques du Machine Learning, la formation couvre les méthodes et algorithmes classiques de ML (classification,regression linéaire, ..) ainsi qu’un premier aperçu du Deep Learning avec quelques unes des librairies les plus utilisées ( Tensorflow , Keras, …) qu’on utilisera par la suite !

L’objectif est de se diriger doucement (mais surement) vers la formation suivante qui traitera des réseaux de neurones et où on construira ensemble notre première IA ! 

Celle là sera indispensable pour la suite ! 


Formation #4

La planification d’expérience en Machine Learning

Jules Salzinger – Mercredi 28 Avril 2021

Jules Salzinger, ingénieur Deep Learning et ancien formateur , nous parle de la planification d’expériences en Machine Learning, ou plutôt comment savoir s’il est justifié de faire ce qu’on fait. Cette présentation assez théorique nous permettra de tirer des enseignements pour tous nos projets à venir.

Formation #3 

Introduction à l’Intelligence Artificielle

Valentin Catherine – 20 Avril 2021

Maintenant qu’on a posé les bases avec les librairies python, Valentin nous propose de faire un tour d’horizon de l’Intelligence Artificielle , ce que c’est concrètement, son histoire et ses applications.

Formation #2 

Data Cleaning – Data Processing

El Mahdi karim – 29 Mars 2021

Dans la continuité de la première formation d’introduction à l’IA par python, on vous propose de faire un tour rapide du Data Cleaning et du Data Processing en Python avant d’introduire des premières notions de régression et classification.

Formation #1 

Python et ses librairies

El Mahdi karim – 01 Mars 2021

Pour ce premier récapitulatif sur les bases de la Data Science , on repart des bases de Python avant d’explorer une des principales librairies : Numpy  et une première approche du module Pandas