Cours de 4 jours
Lundi 1er avril | 13h00 - 16h30 HE
Mardi 2 avril | 13h00 - 16h30 HE
Mercredi 3 avril | 13h00 - 16h30 HE
Jeudi 4 avril | 13h00 - 16h30 HE
Ce cours couvre les compétences requises pour développer, évaluer, régler, comparer et noter des modèles prédictifs à l'aide du logiciel JMP Pro.
Ce cours vous apprend à créer et comprendre des modèles prédictifs à l'aide de techniques d'apprentissage automatique telles que les modèles de régression généralisée, les k-voisins les plus proches, les Bayes naïfs, les machines à vecteurs de support, les arbres de décision et les réseaux de neurones. Vous apprendrez également à valider des modèles prédictifs à l'aide de critères de validation croisée, de validation de retenue et de théorie de l'information.
Apprendre à:
- Développer, comparer et expliquer des modèles complexes.
- Utilisez la plateforme de partition pour la modélisation prédictive, notamment le bagging, la forêt d'amorçage et les arbres boostés.
- Utilisez les réseaux de neurones pour la modélisation prédictive, notamment la validation croisée k-Fold, les réseaux de neurones multicouches et le boosting.
- Ajustez les modèles prédictifs.
- Notez de nouvelles données dans JMP et générez un code de score à utiliser dans d'autres logiciels.
- Déployez des modèles prédictifs en production.
