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Plan du cours

Introduction

  • Définition de l'IA prédictive
  • Contexte historique et évolution de l'analyse prédictive
  • Principes de base de l'apprentissage automatique et du data mining

Collecte et préparation des données

  • Collecte des données pertinentes
  • Nettoyage et préparation des données pour l'analyse
  • Compréhension des types de données et des sources

Analyse exploratoire des données (AED)

  • Visualisation des données pour dégager des insights
  • Statistiques descriptives et récapitulatif des données
  • Identification des patterns et des relations dans les données

Modélisation statistique

  • Bases de l'inférence statistique
  • Analyse de régression
  • Modèles de classification

Algorithmes d'apprentissage automatique pour la prédiction

  • Aperçu des algorithmes d'apprentissage supervisé
  • Arbres de décision et forêts aléatoires
  • Réseaux neuronaux et bases de l'apprentissage profond

Évaluation et sélection des modèles

  • Compréhension de la précision des modèles et des métriques de performance
  • Techniques de validation croisée
  • Surapprentissage et ajustement du modèle

Applications pratiques de l'IA prédictive

  • Études de cas dans divers secteurs d'activité
  • Considérations éthiques dans la modélisation prédictive
  • Limites et défis de l'IA prédictive

Projet pratique

  • Travail avec un jeu de données pour créer un modèle prédictif
  • Application du modèle pour effectuer des prédictions
  • Évaluation et interprétation des résultats

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des statistiques de base
  • De l'expérience avec n'importe quel langage de programmation
  • Familiarité avec la gestion des données et les tableurs
  • Aucune expérience préalable en IA ou en science des données n'est requise

Audience cible

  • Professionnels de l'informatique
  • Analystes de données
  • Personnel technique
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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