Machine learning pour détection d’anomalies

Objectifs

Comprendre les concepts clés de la détection d’anomalies en machine learning
Appliquer des algorithmes de détection sur des données financières
Identifier et interpréter les anomalies pour anticiper les risques
Intégrer les outils de machine learning dans les processus d’analyse

Participants

Data scientists, analystes financiers, auditeurs, risk managers

Pré-requis

Connaissances de base en machine learning et programmation Python

Programme

Introduire les notions d’anomalie et types d’anomalies
Préparer les données pour la détection d’anomalies
Appliquer les méthodes supervisées : régression, classification
Utiliser les méthodes non supervisées : clustering, isolation forest
Expérimenter avec les algorithmes basés sur la densité et la distance
Évaluer les performances des modèles de détection
Interpréter les résultats et identifier les causes des anomalies
Automatiser la détection dans un pipeline de données
Visualiser les anomalies détectées avec des outils graphiques
Intégrer la détection d’anomalies dans les systèmes de contrôle interne
Documenter les modèles et processus déployés
Mettre à jour les modèles selon les nouvelles données
Suivre les évolutions des techniques de détection

Exercices pratiques

Appliquer un algorithme d’isolation forest sur un jeu de données
Identifier des anomalies dans des données financières réelles
Évaluer la précision des modèles de détection
Automatiser la détection dans un script Python

Aptibox

Modèles types d’algorithmes de détection
Guide des bonnes pratiques pour la préparation des données
Checklist pour l’évaluation des performances
Exemple de pipeline automatisé annoté

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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