Machine Learning Avancé

Analyse
Data Science
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Objectifs

  • Maîtriser des modèles plus complexes de machine learning, en particulier les méthodes d’ensemble reposant sur les techniques de bagging et de boosting, utiliser et optimiser des modèles de pénalisation (lasso et elasticnet), comprendre la technique de rééchantillonnage par bootstrap pour l’estimation et la validation croisée, savoir mettre en oeuvre les techniques de filtrage collaboratif.
  • À l’issue de cette formation, le participant aura une vision globale des différentes techniques de modélisation multivariée.

Prérequis

  • Avoir suivi le module « Bases du Machine learning » 
  • Aisance avec les outils informatiques
  • Disposer d’une connexion Internet

Moyens pédagogiques et d’encadrement :

  • Séances avec le formateur, Support pédagogiques format numérique, alternance entre théorique et pratique, cas concrets

Dispositif de suivi et d’évaluation des acquis :

  • Mise en pratique et exercices, Appréciation de la formation à chaud

Résultats & compétences attendus à l’issue de la formation :

  • À l’issue de cette formation, le participant aura une vision globale des différentes techniques de modélisation multivariée.

Programme de la formation

JOUR 1

  • L’exploration avancées des données :
    • DBSCAN, algorithme de clustering de données non supervisées
    • Manifold Learning

JOUR 2

  • Gaussian Mixture Modelling (GMM)
  • Optimiser des modèles de pénalisation avec Lasso et elasticnet (régression, PLS)
  • Support Vector Machine (SVM)

JOUR 3

  • Random Forest et Gradient Boosting Machines
  • L’estimation et la validation croisée par Bootstraping
  • Le filtrage collaboratif et le système de recommandation

 

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Durée
21 heures
Niveau
Intermédiaire
Public
Toute personne souhaitant approfondir ses connaissances en Machine Learning.
Participants
8 personnes maximum
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