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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-C1
Durée2 jour (14 heure)
Tarif public (inter) 1500 € / 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 :
• Maîtriser le vocabulaire spécifique aux méthodes d’apprentissage supervisé
• Identifier le contexte et les conditions d’application des méthodes d’apprentissage supervisé
• Connaître les objectifs et les différences entre les méthodes d’apprentissage supervisé
• Décrire la méthodologie inhérente à ces méthodes
• Mettre en œuvre et interpréter les résultats des méthodes d’apprentissage supervisé
• Connaître les principaux indicateurs de cohérence liés aux méthodes d’apprentissage supervisé
• Connaître les paramètres à ajuster lors de la mise en œuvre des méthodes d’arbre de décision et de forêt aléatoire
• Maitriser les paramètres permettant d’estimer la qualité de ces analyses

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :
• Maîtriser le vocabulaire spécifique aux méthodes d’apprentissage supervisé
• Identifier le contexte et les conditions d’application des méthodes d’apprentissage supervisé
• Connaître les objectifs et les différences entre les méthodes d’apprentissage supervisé
• Décrire la méthodologie inhérente à ces méthodes
• Mettre en œuvre et interpréter les résultats des méthodes d’apprentissage supervisé
• Connaître les principaux indicateurs de cohérence liés aux méthodes d’apprentissage supervisé
• Connaître les paramètres à ajuster lors de la mise en œuvre des méthodes d’arbre de décision et de forêt aléatoire
• Maitriser les paramètres permettant d’estimer la qualité de ces analyses

Pour qui ?

Toute personne souhaitant comprendre le contexte d’utilisation, les concepts, et la mise en œuvre des méthodes d'apprentissage supervisé de type arbres de décision et forêts aléatoires

Pré-requis

IL EST INDISPENSABLE que les participants aient de bonnes connaissances sur les outils statistiques de base : corrélation, écart-type, variance, intervalles de confiance, tests d'hypothèses.

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 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


Contexte d’application des méthodes d’arbre de décision
• Structure du jeu de données
• Principes, vocabulaire et objectifs
• Notion d’échantillon d’apprentissage, de validation et de test
• Comparaison de méthodes de type régression linéaire / logistique aux arbres de décision
• Principe de la segmentation selon le type de variable : Arbre de régression ou arbre de classification
• Définir les conditions d’arrêt de construction d’un arbre : Notion de pré-élagage
• Définition des groupes après construction de l’arbre
• Indicateurs de qualité
• Comparaison d’arbre de décision selon un certain type d’algorithme : CHAID vs CART
• Avantages et inconvénients : limites des arbres de décision
• Mise en œuvre et interprétation des résultats obtenus après application d’une analyse par arbre de décision

 

                                                                                                                                                                              Contexte d’application des méthodes de forêt aléatoire
• Pourquoi avoir recourt aux forêts aléatoires ?
• Principes et objectifs
 Instabilité de l’arbre
 Notion de Bagging
 Les erreurs liées à l’échantillonnage (Out-Of-Bag)
 Prédiction avec un algorithme de Forêt aléatoire : Les paramètres
• Evaluer l’importance des variables
 Notion d’importance
 Comportement de l’importance
 Lien entre diversité des arbres et l’importance
 Influence des paramètres
• Sélection de variables
 Généralités et principes de la sélection
 Procédure de sélection
 Les paramètres de sélection

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