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Fondamentaux du Machine Learning avec « R »

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

Analyse descriptive

  • Exploration de la base de données
  • Formulation de la problématique
  • Choix d’un algorithme

Apprentissage non supervisé

  • Analyse en composante principale
  • Décomposition en valeurs singulières
  • K-means
  • Classification hiérarchique

Apprentissage supervisé

  • Régressions linéaire, logistique, ridge et lasso
  • Classification Bayésienne Naïve
  • Arbre de classification
  • Machine à vecteurs de support (SVM)
  • Analyse discriminante linéaire
  • Réseaux de neurones

Problématiques de Machine Learning

  • Sur-apprentissage
  • Base d’apprentissage et base de test

Validation de modèles

  • Erreur quadratique moyenne
  • Matrice de confusion et F-score
  • Coefficient de Gini
  • Courbe ROC et AUC

 

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

Dernière date
27 et 28 octobre 2021
Inscription possible jusqu'à la veille de la formation 16h (hors weekend et jour férié)

DISPONIBLE EN INTRA SUR DEMANDE

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 toute personne qui veut comprendre le principe des algorithmes de Machine Learning. « R » est un excellent outil pour découvrir des algorithmes de Machine Learning.

Pour obtenir quoi ?

Une compréhension technique et une mise en pratique des algorithmes de Machine Learning.

Quels objectifs pédagogiques ?

Répondre aux problématiques d’utilisation de R en entreprise.
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.

Quelles méthodes mobilisées ?

Les principes de base et des algorithmes seront expliqués avec « R », très souvent illustrés avec des visualisations.

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

  • Retour d’expériences sur des applications concrètes
  • Manipulation d’une base de données utilisée en assurance
  • Astuces et bonnes pratiques concernant l’utilisation des modèles dans une entreprise d’assurance
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