Methodes de prediction automatique et leurs applications metiers
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Objectifs
Mettre en œuvre les principaux algorithmes d'apprentissage automatique pour la prédiction, analyser les résultats et comparer leur pertinence
Programme
- Comment analyser les données non-structurées ?
- Méthodes de prédictions automatiques
- Comment booster son chiffre d'affaires avec un moteur de recommandation
- Comment extraire de la valeur des transactions et des traces
- Comment améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production ?
- Exposé des méthodes de Data Science et des cas d'utilisation
- Présentation d'exemples complets
- Analyse de sentiments
- Découverte et extraction automatique de thèmes et sujets de documents textes
- Méthodes de prédictions automatiques
- Comment prédire des catégorie ?
- Comment extraire des tendances ?
- Comment regrouper les données en familles naturelles ?
- Comment booster son chiffre d'affaires avec un moteur de recommandation
- Les différentes approches
- Comment choisir entre elles
- Quelles sont les conséquences ?
- Comment construire un moteur de recommandation ?
- Comment extraire de la valeur des transactions et des traces
- Comment se servir des tickets de caisse et des logs de parcours web ?
- Comment extraire des règles d'association et des paniers probables ?
- Quels impacts sur le Business ?
- Comment améliorer ses méthodes et les rendre efficaces en environnement de production ?
- Apprendre à construire de nouveaux prédicteurs (feature engineering)
- Apprendre à réduire la complexité de la solution (feature selection)
- Comment ré-utiliser les modèles prédictifs appris ?
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