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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 — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de l'optimisation des hyperparamètres en machine learning, 70 % des modèles déployés sous-performent gravement, gaspillant jusqu'à 50 % des ressources de calcul cloud – soit 10 000 € par mois pour une équipe moyenne.
Chaque heure perdue en tuning manuel équivaut à des semaines de R&D inutiles, exposant votre entreprise à des prédictions erronées qui coûtent 25 % de CA en opportunités manquées.
Les data scientists non formés voient leur carrière stagner : 60 % des promotions en IA exigent une expertise en outils comme Hyperopt pour rester compétitif.
Attendre, c'est risquer l'obsolescence face à des concurrents qui optimisent 3 fois plus vite.
Présentation des hyperparamètres en machine learning, impacts sur la performance, méthodes courantes d’optimisation (recherche exhaustive, aléatoire, bayésienne). Introduction à Hyperopt : philosophie, installation, fonctions principales. Tour d’horizon de la structure d’un espace de recherche avec Hyperopt.
Création d’espaces de recherche personnalisés avec hp.choice, hp.uniform, hp.quniform, hp.loguniform. Script de fonctions objectifs adaptées à différents modèles. Utilisation de fmin, Trials et gestion des logs. Optimisation de modèles scikit-learn (régression, classification). Exploration de l’optimisation multi-objectifs et gestion de contraintes.
Emploi de TPE (Tree-structured Parzen Estimator), comparaison avec d’autres algorithmes d’optimisation. Hyperopt et frameworks de deep learning (Keras, PyTorch). Exécution distribuée et parallélisation avec MongoDB. Analyse approfondie des résultats (visualisations, extraction des meilleurs ensembles). Bonnes pratiques pour la reproductibilité et l’intégration dans des outils de MLOps. Exercices d’intégration dans un pipeline end-to-end de machine learning.
La formation Maîtriser l'Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt : Formation Pratique pour le Machine Learning est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-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 le bon déroulement de la formation Maîtriser l'Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt : Formation Pratique pour le Machine Learning, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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 Maîtriser l'Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt : Formation Pratique pour le Machine Learning 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.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Cloud ComputingQualiopi
Data ScienceQualiopi
Développement WebQualiopi
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Développement WebQualiopiOutils collaboratifsQualiopi
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