Êtes-vous prêt à maîtriser l'un des algorithmes les plus puissants et les plus interprétables de l'apprentissage automatique ? Ce cours vous guidera tout au long du processus complet de compréhension, de création et d'évaluation de modèles d'arbres de décision à l'aide de Java, le langage de programmation de référence dans le monde de l'entreprise. Vous commencerez par explorer les concepts fondamentaux : comment les arbres de décision partitionnent les données, pourquoi les critères de partitionnement tels que l’entropie et l’indice de Gini sont importants, et dans quels cas les arbres de décision surpassent les autres algorithmes. Vous passerez ensuite à la mise en œuvre pratique, en utilisant des outils de référence tels que l’interface graphique intuitive de Weka et son API Java, ainsi que la bibliothèque haute performance de Smile pour développer, optimiser et déployer des modèles. Grâce à des exercices pratiques, vous apprendrez à configurer les hyperparamètres, à trouver le juste équilibre entre prototypage rapide et conception prête pour la production, et à appliquer des techniques robustes d’évaluation de modèles telles que les matrices de confusion, la validation croisée et les indicateurs de performance clés.

Ce cours s’adresse aux data scientists débutants ou expérimentés, aux développeurs Java et aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent créer, évaluer et interpréter des modèles d’arbres de décision pour des applications concrètes dans les domaines de la finance, de la santé et de l’analyse de données d’entreprise. Une expérience de base en programmation Java, une compréhension des concepts orientés objet et des connaissances fondamentales des principes de la science des données sont requises. À l’issue de cette formation, vous serez en mesure de détecter et de réduire le surapprentissage, d’optimiser les performances des modèles et de communiquer efficacement vos conclusions tant aux acteurs techniques qu’aux parties prenantes métier.