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Référence: 2100814F

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Machine learning

Data Value

Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de formation.

Niveau de sortie : Sans Niveau spécifique

Pour cette formation

1 session disponible

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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.

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

Certifications et métiers visés

Consulter le diplôme, titre ou certificat... délivrés en fin de formation ainsi que les métiers auxquels cette formation vous donne accès.

Résultats attendus

- 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

1 session : Machine learning

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    Data Value

    Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de formation.

    • Commune : Lyon 2e (69)

    Formation professionnelle