Cegos (ib Cegos)

Cette formation pose des fondations solides. Elle commence par le cadre statistique de l’apprentissage : fonction de coût, maximum de vraisemblance, compromis biais-variance, régularisation et descente de gradient. Ces notions expliquent pourquoi un modèle généralise bien ou mal, et beaucoup de formations les survolent.

La suite couvre les grandes familles d’algorithmes : classification, régression, méthodes d’ensemble comme les forêts aléatoires et le gradient boosting, puis clustering. Nous avons apprécié le module consacré aux pratiques : traitement des valeurs manquantes, sélection de variables, réduction de dimension, validation croisée et recherche des hyperparamètres. La pratique occupe 70 % du temps, en Python et en R.

Elle convient aux ingénieurs, data analysts et data scientists qui veulent comprendre les méthodes plutôt qu’appliquer des recettes. Elle ne traite pas de l’IA générative. Elle est proposée dans dix villes ou à distance, et peut aussi être organisée en intra pour une équipe. Prix : 2 400 € HT pour 3 jours, soit 114 € HT de l’heure. Note des participants : 4,8/5.