Dernière mise à jour : 26/03/2025
• Acquisition des principaux outils de machine learning
• Comprendre les forces des différentes méthodes et des risques associés
1. Introduction
2. Statistiques descriptives et représentation synthétique des données
3. Les Algorithmes de Machine Learning : théorie et pratique sous R
4. Le choix du meilleur algorithme
5. Les contraintes et les limites du Machine Learning
6. Un premier projet de Machine Learning
• Discussion autour d'exemples pratiques.
• Alternance d'exposés, de discussions avec le formateur et entre participants.
• Nombreux cas pratiques directement applicables après la formation.
• Remise des supports pédagogiques
• Vidéo projection du support PowerPoint.