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La formation inter-entreprise se déroule dans nos locaux ou à distance et peut regrouper des salariés de différentes entreprises au sien d'une même session. Le contenu et les dates de formation sont définis par notre catalogue.

Intra

La formation intra-entreprise se déroule dans nos locaux, dans les locaux de l'entreprise ou à distance et regroupe des salariés d'une même entreprise. Le contenu et les dates pourront être adaptés à des besoins spécifiques.

Référence 2020-STAT-N2-Ma
Durée1 jour (7 heure)
Tarif public (inter) 750 € / participant

éligible au CPF
tarif incluant la certification

Qu'est-ce que le CPF ?

Tout salarié ou demandeur d’emploi, dès l’âge de 16 ans, peut utiliser un compte personnel de formation (CPF), tout au long de sa vie active, pour suivre une formation qualifiante, certifiante ou diplômante.

Votre compte est automatiquement crédité tous les ans et a pour vocation de contribuer au maintien de votre employabilité et à la sécurisation de votre parcours professionnel grâce à l’obtention d’une qualification ou d’une certification.

En savoir plus

Tarif public (intra) à partir de 1450 € / jour

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Description de la formation

Cette formation vous permettra de :
• Connaître les objectifs et les différences entre les méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé
• Maîtriser le vocabulaire spécifique aux méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé
• Identifier le contexte et les conditions d’application des méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé  
• Connaître les démarches des méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :
• Connaître les objectifs et les différences entre les méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé
• Maîtriser le vocabulaire spécifique aux méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé
• Identifier le contexte et les conditions d’application des méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé
• Connaître les démarches des méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé

Pour qui ?

Toute personne souhaitant découvrir le contexte et les concepts d’utilisation des méthodes de machine learning de type classification, k-means, analyse factorielle discriminante, arbres de décision et forêts aléatoires.

Pré-requis

Il est souhaitable d’avoir des connaissances de bases en statistiques.
Dans le cas où la formation serait effectuée avec le logiciel R, une connaissance de base de ce logiciel est préconisée

Certification

Aucune certification n'est applicable sur cette formation actuellement

Laissez-nous vous présenter cette formation

Présentateur

Contenu du programme et objectifs opérationnels

Généralités sur les différentes méthodes de machine learning
• Limites des statistiques classiques
• Champs d'application des différentes méthodes
• Introduction sur le machine learning - Les objectifs et problématiques


Découverte de la méthode d’Analyse discriminante
• Structure du jeu de données
• Contexte d’application, objectifs et méthodologie de l’analyse discriminante
• Notions de classement et de discrimination
• Méthodologie de l’AFD
• Interprétation des sorties logiciel : cercle factoriels, corrélations variables x axes
• Qualité de l'AFD (de la discrimination obtenue)
 Tests univariés et multivariés (lambda de Wilks)
 Graphique des individus
 Matrice de confusion (et éventuellement courbe ROC)
• Les confusions et erreurs à ne pas commettre


Découverte des méthodes de classification : classification ascendante hiérarchique (CAH) et k-means
• Structure du jeu de données
• Contexte d’application, objectifs et méthodologie de la CAH et des k-means
• Lecture d’un dendrogramme
• Différents types de classification : sur les individus, sur les variables, sur les modalités
• Avantages et inconvénients des méthodes de classification
• Interprétation des sorties logiciel

 


Découverte des méthodes d’apprentissage supervisé
• Champs d'application des différentes méthodes
• Objectifs de l’apprentissage supervisé
 Objectifs de description
 Objectifs de prédiction
• Structure des jeux de données
• Présentation générale de l'éventail des méthodes
 Arbre de décision
 Forêt aléatoire

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