Machine learning

Data Value

Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Étudiant
Prix
3120 €
Durée
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Localité
En présentiel
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 75 - Paris 12e
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 75 - Paris
  • 77 - Seine-et-Marne
  • 78 - Yvelines
  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise
Objectifs
Découvrir les principales étapes d'une étude de Machine Learning et un panorama des méthodes associées (Data Mining, Analyse de Données). Apprendre à extraire de l'information utile à partir de données volumineuses, changeantes, non structurées.


Compétences visées

- Comprendre l'intérêt du Machine Learning, branche de l'intelligence artificielle et ses apports pour l'analyse de données

- Appréhender les différentes étapes du Machine Learning, de la collecte des données à l'analyse des résultats en passant par la modélisation

- Évaluer le modèle sur un échantillon de test

- Appréhender les méthodes d'exploration graphique en Machine Learning

- Découvrir et mettre en œuvre les réseaux de neurones

- Découvrir et mettre en œuvre les arbres de décision

- Se familiariser avec les méthodes parcimonieuses en algorithme d'apprentissage statistique

- Connaître les méthodes de ré-échantillonnage pour évaluer la variabilité des paramètres statistiques

- Découvrir et mettre en œuvre les méthodes du Text Mining

- Avoir une vision des principaux logiciels de Machine Learning
Programme
Programme

- Définitions du Machine Learning

  • Le contexte du Machine Learning : volume des données, nature des problèmes, mélange des disciplines

  • Définitions du Machine Learning et de l'Analyse de Données

  • L'histoire récente


- Le processus Machine Learning

  • Les étapes du "Knowledge Discovery in Databases" (KDD)

  • Extraction, prétraitements et nettoyage

  • Analyses exploratoires

  • Visualisations

  • Modélisation

  • Analyse des résultats

  • Intégration

  • Échantillon d'apprentissage, de test et de validation


- Méthodes d'exploration graphique

  • Les analyses factorielles : composantes principales, correspondances simples et multiples

  • Les algorithmes de classification : arbres et centres mobiles

  • Les graphiques de Bertin


- Les réseaux de neurones

  • Principes des réseaux de neurones (perceptron)

  • Techniques de calculs

  • Applications à la résolution de nombreux problèmes dont la discrimination et la régression

  • Forces et faiblesses de l'approche


- Les arbres de décision

  • Principe des arbres

  • Les principaux algorithmes

  • Validation et élagage d'un arbre

  • Quelques exemples d'applications


- Les méthodes parcimonieuses

  • Régression pas à pas

  • Régression LASSO

  • Régression RIDGE

  • Elastic Net


- Les méthodes de ré-échantillonnage

  • Bagging

  • Boosting

  • Random Forest


- Le Text mining

  • Principe et méthodes du Text mining

  • Techniques factorielles, typologies et lexicométrie

  • Quelques applications : documents, messages électroniques, Internet, …


- Les principaux logiciels de Machine Learning

- Bilan
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