Donnez un nouvel élan à votre carrière dans la science des données en maîtrisant les workflows d’apprentissage automatique prêts à l’emploi. Cette formation courte a été conçue pour aider les professionnels de l’analyse de données à réaliser des prévisions de demande fiables et à mettre en place une gouvernance des modèles dans des environnements d’entreprise.

À l’issue de cette formation, vous serez capable de construire des modèles de forêt aléatoire robustes qui atteignent les objectifs métier, de mettre en œuvre des systèmes automatisés de surveillance des modèles et de créer des pipelines d’apprentissage automatique reproductibles qui résistent à l’épreuve du temps. À l’issue de cette formation, vous serez capable de : - Construire des modèles de forêt aléatoire validés par validation croisée qui atteignent les objectifs de précision définis par l’entreprise - Évaluer et surveiller la dérive des modèles à l’aide de métriques statistiques afin de garantir leur fiabilité à long terme - Mettre en œuvre des pipelines de validation croisée standardisés pour plusieurs algorithmes supervisés - Évaluer les techniques de sélection de caractéristiques afin de trouver un équilibre entre la précision et l’interprétabilité des modèles Ce cours est unique en son genre, car il comble le fossé entre l’apprentissage automatique théorique et les exigences réelles de production, en mettant l’accent sur les indicateurs métier et la fiabilité opérationnelle. Pour réussir ce projet, vous devez posséder des connaissances en programmation Python et en statistiques de base.