Explication visuelle de machine learning

Cette formation donne 84 points PPC aux membres qualifiés de l’Institut des Actuaires

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.

Date

27 et 28 juin 2019

Horaires

9h00 - 12h30 et 14h00 - 17h30

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

CARITAT, 5 rue Tronchet 75008 PARIS

Durée

2 jours

Programme adaptable,
sur-mesure

Notre formateur

Kezhan SHI

Membre certifié de l’IA. Il est titulaire d’un master en actuariat de l’Université Paris Dauphine et a également fait l’École Centrale Paris. Il a travaillé chez Prim’Act, Direct Assurance et Aviva, avant de rejoindre Allianz en 2017, au titre de Data Scientist.

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.

Comment ?

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.

 

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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