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Initiation au Machine Learning avec R

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1230 € HT 2 jours DB-MLR

Programme

Introduction

  • C’est quoi le Machine Learning ?
  • L’environnement R pour le Machine Learning
  • Comment structurer un projet de Machine Learning

Les essentiels de la manipulation de données en R

  • Le tidyverse
  • dplyr et tidyr pour manipuler les données
  • Les cinq verbes fondamentaux
  • Vue d’ensemble des packages fondamentaux en R
  • Cas pratique

Analyse de Données Exploratoire (EDA)

  • Exploration d’un jeu de données
  • Visualisation de données à l’aide de ggplot2
  • Comment repérer les valeurs aberrantes
  • Comment changer le type des variables
  • Cas pratique

Créer un modèle de Machine Learning

  • Les modèles supervisés et non-supervisés
  • Classification vs Régression
  • Systèmes de recommandation
  • Le premier modèlede régression : La régression linéaire
  • Le premier modèle de classification : Le k-NN
  • Cas pratique

Évaluer un modèle de Machine Learning

  • Le sur-apprentissage et le sous-apprentissage
  • Spliter un jeu de données en entraînement et en test
  • Comment effectuer une validation croisée
  • Les différentes métriques en classification
  • Les différentes métriques en régression
  • Cas pratique

Les algorithmes de classification

  • La régression logistique
  • Les arbres de classification
  • Les forêts aléatoires
  • Les SVM
  • Les SVM à noyau
  • Comparatif et récapitulatif

Les algorithmes de régression

  • La régression ridge, LASSO, et Elastic net
  • Les arbres de régression
  • Les forêts aléatoires
  • Comparatif et récapitulatif

Communiquer les résultats

  • Enregistrer un modèle
  • Créer une application Shiny