Machine Learning avec Knime

1500€ HT par personne
Paris, Lyon, Clermont-Ferrand
3 jours
Prochaine session:
Pas de dates

Résumé

Futurs développeurs Knime amené à retraiter et exploiter des données.

 

Prérequis

Avoir suivi et maîtriser les concepts de la formation Utilisation de Knime pour le retraitement et l’analyse statistique des données.

Connaissances de base en algèbre et statistiques.

Machine Learning avec Knime

Prochaine session : Pas de dates
Paris, Lyon, Clermont-Ferrand
1500€ HT par personne
Knime

Notre formateur

Objectifs

  • Introduire et comprendre les concepts de Machine Learning.
  • Savoir utiliser les algorithmes pertinents pour son cas d’usage.
  • Construire des flux de Machine Learning selon les bonnes pratiques.
  • La formation mixe les sessions théoriques et pratiques sur un cas d’usage jeux sérieux.

Programmes

Introduction au Machine Learning

  • Structure générale d’un apprentissage
  • Apprentissage / Validation / Test
  • Grid Search et Cross validation
  • Métriques d’évaluation des modèles
  • Les types d’apprentissage : supervisé, semi supervisé, non supervisé,
    par renforcement, réapprentissage

 

Pré-processing

  • Normalisation des données
  • Réduction de dimensionnalité (PCA)

 

Jeu sérieux : innover avec ses connaissances

  • Régression linéaire
  • Régression logistique
  • Régression logistique dans le cadre multi classe : 1 vs all, Softmax
  • Arbre de décision, forêts aléatoires et apprentissage ensembliste
  • Autres algorithmes : classification naïve bayésienne, méthode des k plus proches voisins (K NN), réseaux de neurones, SVM

 

Apprentissage non supervisé

  • K-moyennes (k means ), k-médoïdes
  • Clustering Hiérarchique Ascendant (CAH) et Descendant (CAD)
  • Carte auto organisatrice (SOM)

Formations complémentaires

Tableau Desktop Niveau 2 : optimiser la pertinence et la performance des visualisations

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Tableau Desktop

Tableau Desktop – Niveau 1 : prise en main

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Tableau Desktop

Utilisation de Python pour le retraitement et l’analyse statistique des données

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Python

Utilisation de Knime pour le retraitement et l’analyse statistique des données

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Knime

Qlik Sense – Niveau 1

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Qlik Sense

Power BI Desktop Niveau 2 : optimiser la pertinence et la performance des visualisations

Prochaine session : 19/11 au 20/11
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Power BI