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Machine Learning

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Machine Learning Technologies et bonnes pratiques

Programme

Introduction

  • Zoom sur les données : format, volumes, structures, …
  • et les requêtes, attentes, des utilisateurs
  • Etapes de la préparation des données
  • Définitions, présentation du data munging
  • Le rôle du data scientist

Etude de cas

  • Mise en oeuvre pratique des différentes phases : nettoyage,enrichissement,organisation des données

Machine Learning

  • Définition, les attentes par rapport au Machine Learning
  • Les valeurs d’observation, et les variables cibles
  • Ingénierie des variables

Apprentissage automatique

  • Les méthodes : apprentissage supervisé et non supervisé
  • Classification des données
  • Algorithmes : régression linéaire, k-voisins,classification naïve bayésienne, arbres de décision, etc ..

Les risques et écueils

  • Importance de la préparation des données
  • L’écueil du “surapprentissage”

Visualisation des données

  • L’intérêt de la visualisation
  • Outils disponibles
  • Exemples de visualisation avec R et Python