Choisir le bon algorithme de Machine Learning selon son problème

Objectifs

Comprendre les critères de choix d’un algorithme selon le besoin métier et les données disponibles
Identifier les principales familles d’algorithmes et leurs cas d’usage
Savoir arbitrer entre performance, simplicité et interprétabilité des modèles

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

Identifier le type de problème à résoudre en machine learning
Comprendre les avantages et limites des modèles linéaires
Utiliser les arbres de décision et les forêts aléatoires pour des données complexes
Explorer les modèles de boosting pour améliorer la précision prédictive
Découvrir les méthodes basées sur les plus proches voisins et leurs usages
Comprendre le fonctionnement et les cas d’usage des SVM
Utiliser les modèles de clustering pour segmenter automatiquement les données
Explorer les techniques de réduction de dimension pour simplifier l’analyse
Comparer les modèles selon leurs performances et leur explicabilité
Construire une démarche méthodique pour tester, comparer et sélectionner un algorithme

Exercices pratiques

Associer différents cas métiers aux algorithmes les plus adaptés
Comparer les résultats de plusieurs modèles sur un même jeu de données
Construire une grille de choix d’algorithme selon des contraintes projet

Aptibox

Carte mentale des principaux algorithmes de machine learning et de leurs usages
Tableau comparatif des modèles selon précision, rapidité et interprétabilité
Modèle de grille d’aide à la décision pour sélectionner un algorithme adapté

Référence

IAF151

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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