Machine learning pour détection d’anomalies

Objectifs

Comprendre les concepts de détection d’anomalies en machine learning.
Appliquer des algorithmes sur des données financières structurées.
Identifier et interpréter les anomalies pour anticiper les risques.

Participants

Data scientists, analystes financiers et responsables du risque opérationnel.

Pré-requis

Connaissances de base en machine learning et programmation Python.

Programme

Introduire les notions d’anomalies et leurs différentes typologies.
Préparer les données pour les modèles de détection d’anomalies.
Appliquer des méthodes supervisées comme la régression et la classification.
Utiliser des approches non supervisées comme clustering et isolation forest.
Explorer les méthodes basées sur la densité et la distance.
Évaluer la performance des modèles de détection d’anomalies.
Interpréter les résultats pour comprendre les causes des anomalies.
Automatiser la détection dans des pipelines de traitement de données.
Visualiser les anomalies avec des outils graphiques adaptés.
Intégrer ces modèles dans les systèmes de contrôle interne.

Exercices pratiques

Appliquer Isolation Forest sur un jeu de données financières.
Identifier des anomalies dans un dataset réel.
Automatiser un pipeline de détection avec Python.

Aptibox

Modèles d’algorithmes de détection d’anomalies en finance.
Guide de préparation des données pour machine learning.
Checklist d’évaluation des performances des modèles.

Référence

DAR12

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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