Comment modéliser à l'aide des techniques de Machine Learning ?

Le Machine Learning offre un large panel d'outils de prédiction puissants, tels que les réseaux de neurones ou les arbres de décisions. Cette formation vise à apporter les bases méthodologiques pour mettre à profit les différents types de modèles les plus courants à partir de données diversifiées.

Formation en 2 jours

Objectifs

  • Savoir préparer un jeu de données.
  • Connaitre, comprendre et utiliser les différentes familles de modèles
    prédictifs.
  • Savoir évaluer la performance d’un modèle prédictif.

Pré-requis

  • Connaissances en mathématiques et probabilités.
  • Connaissance de Python souhaitable.

Public

  • Ingénieur R&D
  • Ingénieur de bureau d’étude
  • Ingénieur en sûreté de fonctionnement.

Prochaines sessions

  • 3-4 juin 2021
  • 2-3 décembre 2021

LIEU

18/20 Boulevard Reuilly, 75012, Paris ; Métro Dugommier


RESPONSABLE

Fabien Taghon

Programme

Introduction à l’analyse de données avec python

Lecture d’un jeu de données

Nettoyage et préparation d’un jeu de données

Modèles de régression et de classification

Introduction aux modèles les plus courants

  • Régressions linéaires Lasso et Ridge
  • Régression logistique
  • K plus proches voisins
  • Arbres de décisions
  • Réseaux de neurones

Travaux pratiques avec Python

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Demande d'inscription

N’hésitez pas à vous inscrire ou à demander des compléments d’information. Des formations personnalisées peuvent également être proposées. Le lieu de la formation est susceptible d'être modifié. Les formations peuvent être réalisée à distance. Dans ce cas, la formation pourra être délivrée en plusieurs sessions courtes (ex: 2h) via un logiciel de visio-conférence, réparties sur plusieurs jours, en accord avec le formateur et les participants.



ou





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