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Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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Découvrez les meilleures options de bourses, prêts et emplois pour étudiants en formation professionnelle en avril 2026. Financements OPCO, Qualiopi et astuces pratiques pour booster votre parcours.
Allan Busi
21 avr. 202612 min de lecture
Formation Automatisation & Productivité à Bordeaux en Juillet 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi1 juil. 20268 min de lectureBordeauxFormation Développement Informatique à Tours en Juin 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit pour reconversion ou montée en compétences fullstack.
Allan Busi1 juin 20268 min de lectureToursDécouvrez un guide étape par étape pour les enseignants du supérieur souhaitant une reconversion numérique en avril 2026. Outils, formations Qualiopi et financements OPCO inclus.
Allan Busi11 avr. 202612 min de lectureNe laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de l'optimisation des hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna, vos modèles stagnent à 20-30% de performance en deçà du potentiel optimal, gaspillant des semaines de calcul GPU coûteux.
Les data scientists perdent en moyenne 150 heures par projet sur des essais manuels inefficaces, représentant jusqu'à 50 000 € de ressources cloud inutilisées annuellement par équipe.
Ces sous-performances entraînent 70% des échecs de déploiements ML en production, exposant votre entreprise à des pertes business de plusieurs millions et compromettant votre avance concurrentielle.
Chaque mois sans expertise Optuna amplifie les risques, menaçant directement votre carrière et la rentabilité de vos initiatives IA.
La formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna : Guide Complet et Pratique est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.
Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.
Pour garantir la qualité de la formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna : Guide Complet et Pratique, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna : Guide Complet et Pratique s'effectue à travers :
Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
Introduction à l’optimisation d’hyperparamètres : enjeux, méthodes traditionnelles vs. automatiques. Présentation d’Optuna, installation, architecture (studies, trials). Interface avec Python. Premier projet pratique : optimisation d’un classifieur scikit-learn.
Étude des algorithmes de sampling (TPE, Random, CMA-ES). Méthodes d’arrêt anticipé (pruning) pour économiser du temps de calcul. Exercices pratiques sur l’optimisation de modèles deep learning avec Keras ou PyTorch. Mise en place de callbacks personnalisés pour monitorer les essais.
Conception de samplers sur-mesure et gestion des contraintes multiples. Études multi-objectifs et visualisation avancée des résultats (importance, évolution, corrélations). Intégration d’Optuna dans des pipelines industriels (stockage avec RDB, utilisation avec DVC/MLflow). Bonnes pratiques, débogage, reproductibilité, questions/réponses et cas réels sur des données clients.
8 personnes max.
2200 € HT / par personne
2 jours
distancielPublic
Data scientists, ingénieurs machine learning, chercheurs et développeurs souhaitant optimiser efficacement leurs modèles avec Optuna
Prérequis
Connaissances en machine learning supervisé, Python, notions de deep learning (PyTorch ou TensorFlow), expérience de l'entraînement de modèles
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Intermédiaire
3 300,00 €3 journées
distanciel8 pers. max.Intermédiaire3 300,00 €3 journéesdistanciel8 pers. max.Intermédiaire5 500,00 €5 journéesdistanciel12 pers. max.Intermédiaire3 300,00 €3 journéesdistanciel12 pers. max.
