Choisir le bon algorithme de Machine Learning selon son problème

Objectifs

Comprendre les critères de sélection d’un algorithme en fonction du type de données et du besoin métier
Identifier les grandes familles d’algorithmes et leurs usages spécifiques en machine learning
Savoir arbitrer entre simplicité, performance et interprétabilité dans un contexte projet
Acquérir une méthode pour choisir efficacement un algorithme adapté à chaque cas d’usage

Participants

Chefs de projet data, analystes, développeurs, professionnels métiers impliqués dans des projets IA

Pré-requis

Avoir suivi une initiation au machine learning ou connaître les bases de l’apprentissage supervisé et non supervisé

Programme

Déterminer si le problème relève de la classification, de la régression, du clustering ou de la réduction de dimension
Choisir un algorithme simple et explicable pour un besoin métier immédiat ou réglementé
Utiliser des modèles linéaires pour des relations simples et rapides à interpréter
Sélectionner des arbres de décision ou des forêts aléatoires pour des données hétérogènes ou bruitées
Privilégier les modèles de boosting pour maximiser la précision sur des datasets complexes
Choisir les k-nearest neighbors pour des cas simples sans modélisation préalable
Utiliser les SVM pour des classifications à forte séparation entre classes
Appliquer des modèles non supervisés comme le k-means pour découvrir des groupes dans les données
Utiliser des méthodes de réduction comme l’ACP ou le t-SNE pour simplifier l’analyse de données multidimensionnelles
Intégrer les critères métier dans le choix : temps de calcul, explicabilité, tolérance à l’erreur
Comparer les performances à l’aide de benchmarks simples : précision, F1-score, courbes ROC
Tester plusieurs modèles avec une logique d’expérimentation progressive
Documenter et justifier son choix pour faciliter la validation et la collaboration avec les équipes

Exercices pratiques

Analyser plusieurs cas métiers et associer le bon algorithme à chaque besoin
Comparer deux modèles sur un même dataset et interpréter leurs résultats
Construire une grille de choix d’algorithme en fonction de contraintes projet
Identifier les compromis possibles entre performance et interprétabilité selon les cas

Aptibox

Carte mentale des principaux algorithmes ML classés par usage
Tableau comparatif des modèles selon critères clés (précision, rapidité, explicabilité)
Modèle de grille d’aide à la décision pour choisir un algorithme
Ressources de test rapide de modèles (Kaggle, Google Colab, Scikit-learn notebooks)

Référence

IAF151

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

Ajouter au panier

Télécharger ce programme

Réserver une séance

Financements

Nous vous aidons dans vos démarches pour financer vos formations. Retrouvez toutes les informations sur les solutions de financement.

Nos forfaits

Nous vous proposons des forfaits/packs d’achat de modules à prix dégressifs, selon la quantité demandée.

Ces modules de 2h sont valables pour nos 5000 aptitudes ( = ateliers de formation 100% sur mesure allant à l’essentiel, tous thèmes confondus, sur tous nos catalogues management, RH, communication, développement personnel, commercial…) et valables également sur toutes nos prestations (séances de coaching, bilan de compétences , feedback 360°, codéveloppement…).

Choisir le bon algorithme de Machine Learning selon son problème

Objectifs

Participants

Pré-requis

Programme

Exercices pratiques

Aptibox

Espace client

Prendre RDV

Réservez directement votre séance !

Nous contacter