Approfondissez vos compétences en Java afin de développer des systèmes intelligents et prêts pour la production, destinés à l’aide à la décision en entreprise. Cette formation vous permet d’approfondir vos compétences en apprentissage automatique au sein de l’écosystème Java, en abordant l’apprentissage supervisé et non supervisé, la classification, la régression, le clustering et les réseaux neuronaux. Vous utiliserez les meilleures bibliothèques Java dédiées à l’apprentissage automatique, notamment Weka, Deeplearning4j, Apache Mahout et Smile, pour mettre en œuvre des algorithmes robustes à grande échelle. Maîtrisez des workflows avancés tels que le prétraitement des données, l’ingénierie des caractéristiques, l’entraînement des modèles, l’évaluation et le déploiement en production grâce aux pratiques MLOps. Grâce à des travaux pratiques et à un projet de fin de formation, vous développerez des solutions d’apprentissage automatique prêtes à l’emploi, telles que la segmentation de la clientèle et des modèles prédictifs de désabonnement pour des applications d’entreprise. Devenez un professionnel confirmé de l’apprentissage automatique, capable de concevoir, de mettre en œuvre et de déployer des systèmes d’apprentissage automatique évolutifs basés sur Java pour répondre à des besoins métier complexes.

Développeurs Java et ingénieurs logiciels expérimentés souhaitant appliquer les concepts d’apprentissage automatique à des systèmes d’entreprise concrets. Maîtrise de la programmation Java, de la conception orientée objet et des principes fondamentaux de l’apprentissage automatique requise. Une expérience préalable dans des projets d’apprentissage automatique est recommandée. À l’issue de cette formation, vous serez capable de créer des solutions d’apprentissage automatique évolutives en Java pour des applications d’entreprise, à l’aide de bibliothèques telles que Weka, Deeplearning4j et Smile. Vous acquerrez une expérience pratique des techniques avancées telles que la modélisation prédictive, la segmentation de la clientèle et les pratiques MLOps pour déployer des modèles prêts à l’emploi.