Expert machine learning Python pour équipes industrielles

Parcours

Le formateur possède une expertise en intelligence artificielle, machine learning, deep learning et analyse de données. Ses travaux de recherche ont mobilisé des méthodes de prédiction appliquées au comportement, au vieillissement et à l’état de santé de batteries. Son expérience comprend aussi un projet de data science consacré à la détection d’anomalies pour la maintenance prédictive de moteurs industriels.

L’angle de cette formation est résolument industriel : partir de données réelles, identifier une variable à prédire, sélectionner les informations utiles et évaluer un modèle avec rigueur. Les équipes découvrent comment relier les techniques de machine learning aux enjeux de fiabilité des équipements, de suivi de dégradation et d’aide à la décision.

La session alterne rappels méthodologiques, manipulation de données et construction de modèles avec Python. Après une phase de préparation et d’analyse exploratoire, les participants entraînent et comparent des approches de machine learning, interprètent les résultats et discutent les limites d’utilisation. Des prolongements vers les réseaux de neurones et le deep learning peuvent être intégrés selon le niveau du groupe.

Approche pédagogique

1. 1Cadrage d’un cas d’usage métier et de sa cible prédictive
2. 2Diagnostic de la qualité et de la structure des données
3. 3Construction de variables pertinentes pour les modèles
4. 4Entraînement et comparaison d’approches avec Python
5. 5Analyse des métriques et des erreurs de prédiction
6. 6Mise en perspective des limites et conditions de déploiement

Publics accompagnés

• Ingénieurs maintenance
• Équipes R&D
• Data analysts techniques
• Responsables production

Secteurs d’intervention

Ses 3 formations