Objectifs de la formation

Comprendre les bases de l’apprentissage artificiel sur des données structurées, appliquer des méthodes standard de réduction de dimension et de clustering, savoir mettre en oeuvre un modèle de régression en contrôlant le surajustement et en validant les prédictions du modèle, comprendre les bases du text mining.

Infos pratiques

Dates inter-entreprises

Aucune date disponible

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Durée de la formation

2 journées soit 14h

Niveau de la formation

Débutant

Nombre de participants

1 à 8 personnes - conseillé

Pré-requis

Aucun

Formateur

Non renseigné

Tarif

Non renseigné

Le programme

JOUR 1

  • Introduction aux méthodes non supervisées :
    • L’analyse en composantes principales (PCA)
    • La classification automatique (k-means)
    • Les règles d’association (apriori, eclat)
  • Introduction aux méthodes supervisées :
    • Les modèles de régression linéaire et logistique avec régularisation (ridge régression)
    • Les arbres de décision (régression et classification)

En savoir plus

Cette formation comprend

  • Supports de cours numériques
  • Audit et formation avec vos données
  • Formation métier adaptée
  • Animation par un expert
  • SAV illimité par email d’un an

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