La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Maîtriser l'Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt : Formation Pratique pour le Machine Learning sont : Connaissances de base en Python et en machine learning (utilisation de scikit-learn ou équivalent). Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Maîtriser l'Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt : Formation Pratique pour le Machine Learning est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Maîtriser l'Optimisation des Hyperparamètres avec… | Learni

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.

Configurez votre formation

Réponse sous 24hSans engagement100% gratuit

Il reste 7 places pour la prochaine session

FormatParticipantsDateCoordonnées

Quel format préférez-vous ?

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

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

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser l'Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt : Formation Pratique pour le Machine Learning, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

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.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

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 :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

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 de la formation

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