Explication visuelle de machine learning

Cette formation donne 84 points PPC aux membres qualifiés de l’Institut des Actuaires
Dernière mise à jour en novembre 2022

Programme de la formation

Les théories mathématiques derrière les méthodes de machine learning peuvent être complexes. Cette formation propose d’illustrer les principes des algorithmes grâce à des graphiques.

Visualisation des données

  • Type de visualisation
  • Chaîne de traitements des données

Principes de fonctionnement

  • Apprentissage supervisé
  • Apprentissage non supervisé

Illustration des algorithmes

  • Classification
  • Régression

Impacts des paramètres des algorithmes

  • Compromis biais variance
  • Arbre de décision, GBM, RandomForest
  • GLM

Une formation de notre expert Kezhan SHI, dont nous vous invitons à découvrir le blog.

Dernière date
23 et 24 novembre 2021
Inscription possible jusqu'à la veille de la formation 16h (hors weekend et jour férié)

EN COURS DE PROGRAMMATION

Horaires

9h00 - 12h30 et 14h00 - 17h30

Prix
  • 2100 € HT
  • TVA 20%
  • 2520 € TTC
Lieu

CARITAT, 24 rue Tronchet 75008 PARIS

Durée

2 jours

Programme adaptable,
sur-mesure

Notre formateur

Kezhan SHI

Il est diplômé de l'École Centrale Paris et titulaire d'un master en actuariat de l'Université Paris Dauphine. Il a travaillé chez Axa Global Direct et Allianz, avant de rejoindre Diot Siaci en 2022, au titre de Responsable du Data Lab.

Points clés

À qui s’adresse cette formation ?

À ceux qui débutent dans l’apprentissage automatique. Aux managers et directeurs qui souhaitent en comprendre les principes. Aux opérationnels qui doivent mettre en place des algorithmes et communiquer les résultats.

Pour obtenir quoi ?

Une compréhension globale du fonctionnement des algorithmes.

Des compétences pour superviser les projets qui peuvent impliquer les algorithmes.

Quels objectifs pédagogiques ?

Maîtriser R pour la manipulation des données et le machine learning.

Présenter les résultats des modèles prédictifs.

Développer les capacités à interpréter le fonctionnement des modèles.

Renforcer la compréhension des modèles grâce à la visualisation.

Quelles méthodes mobilisées ?

Des exemples pratiques animeront chaque étape de la formation.

Quels sont les prérequis ?

Aucun en particulier. L’intérêt et l’utilisation des outils numériques sont cependant fortement recommandés.

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.

Points forts

  • Comprendre le fonctionnement des algorithmes de façon intuitive
  • Interprétation des résultats visuelle
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