Les principaux modèles de Machine Learning

Objectifs

Identifier les grandes familles de modèles de machine learning et leurs usages
Comprendre les différences entre les principaux algorithmes supervisés et non supervisés
Savoir choisir un modèle adapté à un besoin métier ou à un type de données

Participants

Professionnels curieux d’IA, chefs de projet, analystes, métiers data, débutants techniques

Pré-requis

Connaissance des fondamentaux du machine learning ou avoir suivi une initiation générale

Programme

Comprendre les différents types d’apprentissage en machine learning
Découvrir les modèles de classification et leurs cas d’usage
Explorer les modèles de régression pour la prédiction de données continues
Utiliser les modèles d’ensemble pour améliorer les performances prédictives
Comprendre les bases des réseaux de neurones et du deep learning
Découvrir les méthodes de clustering et de segmentation automatique
Explorer les techniques de réduction de dimension pour analyser des données complexes
Comparer les modèles selon leurs performances, leur robustesse et leur interprétabilité
Comprendre les notions de biais, variance et surapprentissage
Découvrir les outils et bibliothèques pour expérimenter les modèles de machine learning

Exercices pratiques

Associer un problème métier à un modèle de machine learning adapté
Comparer les performances de plusieurs modèles sur un jeu de données simple
Construire une matrice de choix pour sélectionner un modèle selon différents critères

Aptibox

Tableau comparatif des principaux modèles de machine learning et de leurs usages
Fiche méthode pour choisir un modèle selon les contraintes métier et techniques
Mini-glossaire des algorithmes incontournables du machine learning

Référence

IAF148

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

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Coaching
Entrainement intensif
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