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, ajuster, comparer et noter des modèles prédictifs à l'aide du logiciel JMP Pro.
Ce cours vous apprend à créer et à comprendre des modèles prédictifs à l'aide de techniques d'apprentissage automatique telles que les modèles de régression généralisée, les k-plus proches voisins, Bayes naïf, les machines à vecteurs de support, les arbres de décision et les réseaux neuronaux. Vous apprendrez également à valider des modèles prédictifs à l'aide de la validation croisée, de la validation par retenue et de critères théoriques de l'information.
Apprenez à :
- Développer, comparer et expliquer des modèles complexes.
- Utilisez la plateforme de partition pour la modélisation prédictive, y compris l'ensachage, la forêt bootstrap et les arbres boostés.
- Utiliser les réseaux neuronaux pour la modélisation prédictive, y compris la validation croisée k-Fold, les réseaux neuronaux multicouches et le boosting.
- Ajuster les modèles prédictifs.
- Notez de nouvelles données dans JMP et générez du code de score à utiliser dans d'autres logiciels.
- Déployer des modèles prédictifs en production.
