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MACHINE LEARNING & STATISTIQUES Erreur des modèles - Sous et sur ajustement Mixte : présentiel / à distance

Dernière mise à jour : 19/11/2024

Cette formation permet à des praticiens de méthodes prédictives de comprendre et quantifier le sous-ajustement et le sur-ajustement, en couvrant le vocabulaire associé (biais, variance) et les outils de validation croisée (LOO, KFOLD, ...).

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Public visé

Personne souhaitant comprendre les phénomènes de sous et de surajustement rencontrés en Machine Learning mais aussi en statistique "classique".

Prérequis

  • Cette formation n'est pas orientée sur l'apprentissage des méthodes de modélisation mais bien sur les problématiques liées à la mise en œuvre de celles-ci.
  • Une connaissance des outils statistiques de base est souhaitée ainsi que la connaissance des outils de modélisation mis en œuvre

 

Objectifs de la formation

A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable de : 
  • Quantifier l'erreur d'un modèle prédictif qualitatif
  • Quantifier l'erreur d'un modèle prédictif quantitatif
  • Comprendre la notion de biais d'un modèle
  • Comprendre la notion de variance d'un modèle
  • Comprendre les conséquences du sous ajustement
  • Comprendre les conséquences du sur ajustement
  • Quantifier l'erreur d'un modèle (Quantitatif ou qualitatif) 
  • Mettre en œuvre des processus de validation croisée type Leave One Out et K Fold

Contenu de la formation

visuel

Jour 1 – Matin

 

Rappeler les méthodes de modélisation

  • Que veut-on prédire
    • Variable Qualitative
    • Variable Quantitative
  • Quantification de l'erreur d'un modèle quantitatif
    • Rmse,
    • Mae
    • R², R² ajusté, R² Prev,
  • Quantification de l'erreur d'un modèle qualitatif
    • Matrice de confusion
    • Accuracy
    • Kappa
    • Spécificité ; sensibilité
  • Différentes façons de prédire
  • Modélisation classique
    • Régression
    • Régression logistique
  • Modélisation Machine Learning
    • Knn
    • Svm,
    • Arbres de décisions

 

Jour 1 – Après-midi

 

Optimiser le sous et surajustement

  • Notions de biais d'un modèle
  • Notions de variance d'un modèle
  • Optimalité variance & biais
  • Jugement de la qualité d'un modèle
  • Matrice de confusion
  • Méthode du Data Train / Data test
  • Validation croisée
  • Classique LOO (leave One Out)
  • Validation croisée par k fold

 

Jour 2 – Matin

 

Réaliser des exercices pratiques

  • Applications avec R
  • Démonstration avec Excel
  • Cas d'études sur données des apprenants

 

Jeux de données 

Afin de s'approcher au mieux des réalités quotidiennes des praticiens, nous suggérons de nous appuyer pour l'animation pratique de thématiques et surtout de jeux de données reflétant le quotidien des apprenants. 

Cet élément est un facteur de réussite pour la formation. Elle permet aux apprenants de : 

  • Se "reconnaitre" dans les thèmes abordés,  
  • Mieux percevoir l'intérêt des notions étudiées  
  • S'approprier le contenu de la formation 

 

Il sera donc pertinent que les apprenants puissent réfléchir en amont de la formation à des problématiques, jeux de données ou documents susceptibles d'être utilisés en support lors de la formation. 

 

Outil logiciel 

Cette formation n'est pas strictement dédiée à un logiciel. Les exercices et les illustrations se feront généralement sous R ou sous un autre logiciel partant de l'hypothèse que celui-ci intègre les outils techniques abordés.

Dans le cas où la formation serait effectuée avec le logiciel R, une connaissance de base de ce logiciel est préconisée.

Modalités pédagogiques

  • Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie.
  • Exercices autonomes et réguliers pour assurer l'assimilation

Moyens et supports pédagogiques

Votre formation se déroule à distance avec :

  • 1 ordinateur
  • 1 connexion Internet
  • 1 adresse e-mail valide
  • 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque)
  • 1 Webcam (facultatif – dans l'idéal)
  • 1 deuxième écran (facultatif – dans l'idéal)

Modalités d'évaluation et de suivi

Les objectifs pédagogiques sont évalués et suivis grâce à différentes méthodes adaptées aux acquisitions de compétences visées. 
Nos formateurs réalisent ces évaluations tout au long de la formation, que ce soit pendant les séances synchrones ou asynchrones.
Voici une liste non exhaustive des méthodes d'évaluation pouvant être utilisées en formation :
  • Questionnaire de vérification de connaissances (Quiz),
  • Réalisation de Travaux Pratiques : production ou amélioration d'un fichier,
  • Mises en situation et grilles d'analyse,
  • Serious Game : jeu de rôles et analyse,
  • Activités interactives à travers l'utilisation d'une plate-forme connectée.
 
Toutes nos formations intègrent une auto-évaluation via notre Extranet apprenant au début et à la fin de chaque action de formation. Cet outil offre à chacun la possibilité de mesurer sa progression par rapport aux objectifs pédagogiques visés et leurs atteintes.

Profil du formateur

Nos formateurs sont certifiés à l'issue d'un parcours organisé par nos soins. Ils bénéficient d'un suivi de maintien et d'évolution de leurs compétences aussi bien au niveau technique que pédagogique. Chacun de nos formateurs a bénéficié d'une formation spécifique à l'animation de classe virtuelle et à l'utilisation des solutions de formation à distance du Groupe ARKESYS.

Informations sur l'accessibilité

Cette formation est accessible à toute personne en situation de handicap. Notre référent handicap prendra contact avec les stagiaires concernés pour adapter l'animation à leurs besoins et rendre l'apprentissage accessible à tous. Enfin, nos centres de formation sont accessibles aux personnes à mobilité réduite.

Prochaines Sessions

  • Aucune formation INTER-ENTREPRISE n'est programmée pour le moment. Contactez-nous via le formulaire ou par téléphone au 04.37.24.36.78 afin de connaitre les dates possibles ou les autres modalités d'inscription.

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Notre nouveau catalogue est en cours de déploiement. Aussi, pour connaître tous nos indicateurs, veuillez nous contacter directement.

 

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