Machine Learning avec R

Description de la formation

L'apprentissage automatique est devenu très populaire au cours des dernières décennies. Ceci est dû à ses larges applications dans différents domaines, entre autres, nous trouvons la médecine, la finance, la sécurité, l'environnement, ... etc.

Ce cours couvre ce sujet plus en détail et vous permettra d'acquérir les outils nécessaires pour maîtriser l'apprentissage automatique. Que vous soyez déjà un data scientist ou que vous souhaitiez le devenir, ce cours est conçu pour vous faciliter la tâche en vous guidant sur le chemin du métier de vos rêves.

R est un outil très puissant. C'est un logiciel statistique open source qui permet l'analyse statistique et la visualisation des données. Son utilité réside dans la grande variété des domaines dans lesquels il est utilisé. L'objectif de cette formation est de vous présenter l'apprentissage automatique mais aussi de vous préparer à pouvoir réaliser vos projets de Machine Learning sur R. Nous vous dévoilerons la recette exacte qui vous permettra de le faire du début à la fin.

Objectifs (Ce que vous apprendrez)

• Découvrir et savoir différencier entre les 2 principaux types d’apprentissage automatique.
• Construire, ajuster et évaluer la performance des modèles du Machine Learning à l'aide des packages de R.
• Découvrir et maitriser les principales méthodes d’apprentissage supervisé (à savoir la régression linéaire, SVM, KNN …ect).
• Maitriser les principales méthodes du clustering (à savoir la méthode K-means et le clustering hiérarchique).
• Maitriser le Feature Engineering.
• Pratiqure l’apprentissage automatique sur R.

Prérequis

• Connaître les fondamentaux de la programmation avec R.
• Avoir des connaissances de base en mathématiques/statistiques.

Public concerné

• Statisticiens
• Data analysts
• Data scientists
• Mathématiciens
• Biostatisticiens
• Toute personne maitrisant les prérequis