Seenovate

Centre de formation pour l’Excellence de la Business Intelligence

Formation

Fondamentaux de l’Apprentissage Automatique (Machine-Learning)

Z

Pré-requis

Fondamentaux en Statistiques
g

Niveau

Confirmé

Durée

4 jours(s)

Public

Tout public

La formation en quelques mots

Cette formation s'adresse à des personnes souhaitant découvrir les concepts et les applications de l’apprentissage automatique (Machine Learning) et la mise en œuvre de quelques algorithmes majeurs.
Les objectifs de cette formation sont de comprendre les enjeux du machine learning et les principes de ses méthodes ainsi que la construction de quelques modèles prédictifs illustrant les principales applications.

Programme simplifié de la formation

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, le stagiaire sera capable de :

  • Définir les objectifs sous-jacents au data mining et au machine learning.
  • Expliquer le concept d’apprentissage automatique.
  • Maîtriser le vocabulaire spécifique : notions d’apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement.
  • Définir les familles de méthodes : contexte, principes et champs d’application.
  • Mettre en œuvre sous R et interpréter les résultats des méthodes suivantes : K-means, règles d’association, arbres de décision et de régression, random Forest, classification naïve bayésienne, Support Vector Machine (SVM), Gradient Boosting.
  • Evaluer la qualité du modèle.
  • Définir une méthode d’apprentissage des modèles.
  • Préparer les données : gestion des données manquantes et des classes “rares”, réduction de dimension, choix des variables du modèle.

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