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Machine Leaning, les fondamentaux

DATA SCIENCE - TENDANCES

Objectifs

  • L’utilisation du terme machine learning est devenu courant en data science sans forcément que le terme soit correctement utilisé.
  • Nous allons ici voir ce que ce terme recouvre, les méthodes qui lui sont rattachées et nous l’appliquerons sur des outils usu

Public

  • Chefs de projets statistiques,
  • chargés d’étude,
  • analystes

Prérequis

  • Une connaissance des méthodes usuelles de Datamining est requise,
  • utilisation basique de R et ou de Python

Programme de la formation

Data science et data mining

  • Introduction au data mining
  • Différence entre data science, data mining, machine learning

Les méthodes de machine learning

  • Les réseaux de neurones
  • Le SVM
  • Les méthodes de boosting/bagging : principes du Boosting et du bagging , Gradient Boosting Machines, Gradient Boosted Regression Trees, Random Forest, Adaboost Le deep learning : principes des réseaux de neurone, le Percept

Application en R et Python