Fast learning > Machine learning : Arbres de décisions
 

Machine learning : Arbres de décisions

Dernière mise à jour le 25 septembre 2023

Programme de la formation

Cette formation vous permettra d’appréhender l’essentiel des arbres de décisions, leur utilité et leur mise en pratique en seulement 2 heures !

 

  • Introduction
  • « Qui est-ce ? »
  • Concept de base
  • Aspects théoriques (sélection des variables, segmentation, indice de Gini, entropie de Shannon, pruning, etc.)
  • Mise en pratique sous R
  • Visualisation
  • Avantages & inconvénients
  • Améliorations de l’algorithme (bagging) et ouvertures sur d’autres méthodes (GBM – Gradient Boosting Method, RF – Random Forest)
  • Quizz
  • Fiche récapitulative
Dernière date
Inscription possible jusqu'à la veille de la formation 16h (hors weekend et jour férié)
Prix
  • 450 € HT
  • TVA 20%
  • 540 € TTC
Lieu

TEAMS, En distanciel, via application

Durée

2 heures

Programme adaptable,
sur-mesure

Notre formateur

Dimitri MINASSIAN

Actuaire certifié travaillant au sein de Liberty Mutual Re, Dimitri est lauréat du Prix Caritat 2018. Fort de ses diverses responsabilités en France comme à l'étranger, Dimitri a développé une expertise technique sur de nombreuses problématiques non-vies, telles que la modélisation des risques en extrêmes, le machine learning ou la tarification. Ayant un attrait particulier pour l'enseignement et le partage des connaissances, Dimitri intervient dans plusieurs formations Caritat.

Points clés

À qui s’adresse cette formation ?

À toutes les personnes désireuses de découvrir ou redécouvrir l’essentiel des arbres de décisions, à savoir leur concept, leurs intérêts et leurs mises en pratique avec le langage « R ».

Pour obtenir quoi ?

Comprendre l’essentiel des arbres de décisions, leur utilité et leur mise en pratique.

Quels sont les objectifs pédagogiques ?

  • Apprivoiser les arbres de décisions.
  • Exposer la mise en pratique d’arbres de décisions.

Quelles méthodes mobilisées ?

Au cours de cette session, les participants seront sollicités sur les aspects théoriques du sujet, ainsi que sur leurs mises en pratiques via des cas concrets tirés de la vie réelle.

Quels sont les prérequis ?

Aucun prérequis particulier n’est nécessaire.
Il est toutefois préférable – mais pas obligatoire – de connaître les bases du langage « R » (lecture et manipulation de données).

Quelles modalités d’évaluation ?

Une évaluation des acquis des objectifs sera réalisée durant la formation.

 

Chaque participant se munira d’un ordinateur portable pour les travaux pratiques.

Inscrivez-vous à notre newsletter

Pour recevoir toutes les dernières informations