MACHINE LEARNING Modèle prédictif avec l'algorithme SVM
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Comprendre la démarche de l'algorithme Svm
- Comprendre les avantages et les inconvénients du knn
- Comprendre les principes mathématiques sous-jacents au SVM
- Comprendre la notion de noyau
- Choisir un noyau approprié à une problématique
- Trouver les réglages optimaux des hyper paramètres des noyaux
- Valider le modèle en appliquant les différentes méthodes de validation
- Mettre en œuvre sous des logiciels comme R l'algorithme Svm
| Tarif |
A partir de 1 550,00 € |
| Durée | 14 heures réparties sur 2 jours |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 550,00 € |
| Durée | 14 heures réparties sur 2 jours |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Cette formation a pour objectif de comprendre la mise en place d'un modèle prédictif basé sur du Machine Learning à partir de l'algorithme dit Support Vecteur Machine ou Séparateurs à Vastes Marges (SVM).
Programme
Jour 1 – Matin
Rappeler la démarche de la modélisation
- Que veut-on prédire
- Variable Qualitative
- Variable Quantitative
- Quantification de l'erreur du modèle
- Modèles à Y Quantitatif
- Modèles à Y Qualitatif
Jour 1 – Après-midi
Comprendre le fonctionnement du Svm
- Préparation des données
- Problèmes d'échelle sur les X
- Centrage des valeurs de X
- La démarche du Svm
- Notions de marges
- Cas d'une prédiction qualitative
Explorer le noyau d'un Svm
- Séparateur linéaire et non linéaire
- L'astuce du noyau
- Fonctionnement mathématique d'un noyau
- Noyau et paramètres associés
- Recherche de l'optimalité des paramètres des noyaux
Jour 2 – Matin
Mettre en application du Svm sur des variables X qualitatives
- Comment transformer des X qualitatives en X quantitatives
- Méthodes de l'Analyse factorielles de Correspondances
- Récupération des coordonnées des individus
- Mise en place du KnSvmn
Jour 2 – 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
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.
Prérequis
- Une connaissance des outils statistiques de base est souhaitée
- Une connaissance des approches prédictives classiques (régression) est un plus mais pas strictement nécessaire.
Public
Ces formations pourraient vous intéresser
Objectifs de la formation
- Comprendre les principes fondamentaux de la programmation Python et son application à la manipulation et à l'analyse des données
- Appliquer des techniques de nettoyage et de prétraitement des données pour préparer les ensembles de données à l'analyse
- Créer et interpréter des visualisations de données à l'aide de bibliothèques Python
- Développer des modèles de Machine Learning basiques pour l’analyse prédictive
- Évaluer les performances des modèles d'apprentissage automatique
| Tarif |
A partir de 2 250,00 € |
| Durée |
3 jours |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Vérifier les conditions de mise en œuvre d'une ANOVA à un et plusieurs facteurs
- Comprendre les calculs de l'ANOVA et savoir "ce qui se passe derrière"
- D'interpréter les résultats d'une ANOVA
- Mettre en œuvre un test à postériori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
- D'interpréter le sens physique d'une interaction
- Connaître le contexte des Anova à mesures répétées
- Connaître le contexte des Anova hiérarchisées
- Mettre en œuvre un modèle de régression linéaire simple et le valider
- Comprendre le contexte de la régression multiple
| Tarif |
A partir de 4 650,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
|
Formation Windows Server 2012 : Conception et implémentation d'une infrastructure (Cours MS20413 - Examen 70-413)
Proposé par DAWANObjectifs de la formation
Planifier la mise à jour et la migration du serveur - Planifier et mettre en œuvre une stratégie de déploiement du serveur - Planifier et déployer les serveurs avec System Center 2012 R2 Virtual Machine Manger (VMM) - Concevoir et maintenir la configuration IP et adresser la solution de gestion - Concevoir et mettre en œuvre la résolution de noms - Concevoir et mettre en œuvre les forêts AD DS et l'infrastructure de domaine - Concevoir et mettre en œuvre l'infrastructure des unités organisationnelles (OU) AD DS - Concevoir et mettre en œuvre une stratégie GPO (Group Policy Objects) - Concevoir et mettre en œuvre la topologie physique AD DS - Planifier et mettre en oeuvre le stockage et les services de fichiers - Concevoir et mettre en œuvre la protection réseau - Concevoir et mettre en œuvre les services d'accès distant| Tarif |
A partir de 2 450,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
|
MACHINE LEARNING Modèle prédictif avec les algorithmes arbres de décisions et random forests
Proposé par GROUPE ARKESYSObjectifs de la formation
- Maitriser le vocabulaire spécifique à la construction des arbres de décisions et des forêts aléatoires
- Comprendre l'algorithme de construction des arbres de décisions
- Connaitre les objectifs et les différences entre les méthodes d'apprentissage supervisé
- Connaitre les paramètres à ajuster lors de la mise en œuvre des méthodes d'arbre de décision pour une prédiction quantitative
- Connaitre les paramètres à ajuster lors de la mise en œuvre des méthodes d'arbre de décision pour une prédiction qualitative
- Comprendre l'algorithme de construction des forêts aléatoires
- Maitriser les paramètres permettant d'estimer la qualité de prédiction des arbres de décisions
| Tarif |
A partir de 1 550,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les éléments clés d'un pitch réussi, tels que la présentation de votre idée, la résolution d'un problème, le marché cible, le modèle économique, en évaluant des exemples existants
- Analyser les points forts et les points faibles d'une présentation existante pour en déduire des principes de construction de présentation
- Utiliser le storytelling pour créer des présentations percutantes
- Structurer les documents de présentations en utilisant différents formats et outils
- Intégrer des éléments multimédias pour renforcer l'impact de la présentation
- Construire et animer une présentation en public, en utilisant les principes appris
- Développer vos compétences à communiquer votre message de manière claire et concise
- Exprimer et recevoir des feedbacks individuels et en groupe pour améliorer vos présentations.
| Tarif |
A partir de 2 100,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
|
Machine Learning & Méthodes statistiques appliquées aux processus de classification
Proposé par GROUPE ARKESYSObjectifs de la formation
- Maîtriser le vocabulaire spécifique aux méthodes d'apprentissage à finalité de classement
- Identifier le contexte et les conditions d'application des méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé
- Connaître les objectifs et les différences entre les méthodes de classement
- 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
- Maitriser les paramètres permettant d'estimer la qualité de ces analyses
| Tarif |
A partir de 3 000,00 € |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
S'initier à la création de textures pour modèles 3D en utilisant Substance Painter. Préparer son modèle 3D pour le peindre numériquement avec des matériaux standards ou intelligents. Appliquer des motifs, générer des cartes et les appliquer au modèle 3d. Préparer des assets 3d « Game ready » pour des moteurs de jeu tels que Unity ou Unreal Engine.| Tarif |
A partir de 1 625,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Expliquer le modèle relationnel des bases de données
- Décrire les objets contenus dans une base de données
- Utiliser les clients PostGreSQL
- Ecrire des requêtes avec le langage SQL pour créer des objets (tables, index…) de base de données
- Ecrire des requêtes avec le langage SQL pour extraire, modifier, ajouter, supprimer des données
- Ecrire des requêtes avec le langage SQL pour filtrer et grouper les données
- Ecrire des requêtes avec le langage SQL en utilisant des opérateurs et des fonctions
- Ecrire des requêtes avec le langage SQL impliquant des traitements (jointures) sur plusieurs tables de données
- Ecrire des sous-requêtes, des vues et des CTE avec le langage SQL
| Tarif |
A partir de 2 370,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire les concepts SAP Fiori
- Expliquer le modèle d'autorisation SAP Fiori
- Gérer les autorisations SAP Fiori
- Décrire les autorisations relatives aux projets S/4HANA
- Décrire les options de transport d'autorisations
- Décrire les scénarios d'intégration (SAP Fiori Launchpad et les autorisations dans SAP S/4HANA Cloud).
| Tarif |
A partir de 1 640,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Comprendre les techniques pour identifier et diagnostiquer les goulots d’étranglement pour améliorer la performance
- Décrire l’architecture de haut niveau SQL server et ses différents composants
- Décrire le modèle d’exécution SQL Server, les attentes et les files
- Décrire les concepts architecturaux de l’optimiseur et comment identifier et fixer les problèmes des plans d’exécution
| Tarif |
A partir de 2 200,00 € |
| Durée |
4 jour(s) |
| Modes |
|
