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Methodes de prediction automatique et leurs applications metiers

Data Value

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  • 31 - Labège
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  • 48 - Lozère
  • 65 - Hautes-Pyrénées
  • 66 - Pyrénées-Orientales
  • 81 - Tarn
  • 82 - Tarn-et-Garonne

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
  • 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 catégories
  • 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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