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Enseigner la modélisation prédictive

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La modélisation prédictive englobe diverses techniques permettant d'exploiter les données historiques pour prédire les résultats futurs et trouve des applications dans la quasi-totalité des disciplines quantitatives. L' Édition Étudiant de JMP offre de solides fonctionnalités de modélisation prédictive, notamment une gamme d'algorithmes de classification et de régression, la validation croisée automatisée des modèles, ainsi que la comparaison et le déploiement de modèles. Son interface sans code rend la modélisation prédictive avancée accessible aux étudiants de tous horizons. Ce webinaire présente des outils et des conseils pour enseigner la modélisation prédictive avec JMP Student Edition. Les sujets abordés comprendront : Ajuster une variété de types de modèles (par exemple, arbres de décision, réseaux neuronaux) Visualisations pour l'interprétation des modèles Validation croisée et comparaison de modèles Le module complémentaire Torch Deep Learning pour les réseaux neuronaux profonds (y compris la classification d'images) Conseils et ressources pédagogiques JMP

Modélisation prédictive et apprentissage automatique