L’histoire de Learni

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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Objectifs de la formation

Comprendre le concept et l’importance de l’optimisation des hyperparamètres

Prendre en main la bibliothèque Hyperopt et ses principaux modules

Automatiser la recherche des meilleurs hyperparamètres pour des modèles machine learning complexes

Intégrer Hyperopt dans un workflow de machine learning professionnel

Analyser et interpréter les résultats d’une optimisation avec Hyperopt

Déployer des stratégies avancées pour gagner en efficacité et reproducibilité

Programme

Module 1Fondamentaux de l’Optimisation d’Hyperparamètres & Découverte de Hyperopt

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.

Module 2Mise en Pratique sur des Cas Réels de Machine Learning

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.

Module 3Stratégies Avancées, Intégration et Déploiement Professionnel

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.

Méthode d'évaluation

Étude de cas pratique à remettre en fin de formation (optimisation d’un modèle sur un dataset réel)
Évaluation continue via exercices progressifs
QCM de validation des acquis

Méthode d'apprentissage

Exposés magistraux illustrés
Démonstrations guidées sur notebooks
Nombreux exercices pratiques sur jeux de données variés
Études de cas réels en individuel ou petits groupes
Accès à un support pédagogique complet

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Maîtriser l'Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt : Formation Pratique pour le Machine Learning

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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