Formation Évaluation des modèles prédictifs

Cette formation évaluation des modèles prédictifs est dispensée par des partenaires formation qualifiés, organismes de formation comme formateurs indépendants, spécialisés sur data / bi. Activateur Formation est courtier en formation : nous ne dispensons pas la formation, nous comparons les partenaires du marché sur les mêmes critères (contenus, pédagogie, profil des intervenants, modalités présentiel, distanciel, intra, hybride, budget, financement) et vous remettons un benchmark personnalisé sous 48 heures ouvrées. Les partenaires retenus vous sont présentés dans ce benchmark, en fonction de votre cahier des charges, de votre secteur et de votre budget. Le service est sans frais pour vous.

Cinq critères départagent les propositions : le niveau de départ du groupe, la durée (2 à 3 jours constaté sur ce sujet), le format, la présence d'une certification (une attestation de fin de formation sera délivrée à l'issue du parcours. cette formation est éligible à un financement par les fonds de formation professionnelle.) et ce qui est inclus dans le prix (1 800 € à 2 800 € hors taxes constaté). À partir de six personnes d'une même équipe, l'intra sur mesure coûte moins cher par participant qu'un inter multiplié. Nous comparons les partenaires du marché et remettons un benchmark chiffré.

2 à 3 jours, d'après les propositions que nous recevons sur ce sujet. Il n'existe pas de durée réglementaire ici : une proposition plus courte que cette fourchette signale un programme allégé, à vérifier module par module.

1 800 € à 2 800 € hors taxes selon le format et la taille du groupe. Le financement passe par votre OPCO ou votre plan de développement des compétences, et par le CPF lorsque le partenaire retenu y est éligible. Nous montons le dossier avant la signature.

Vous utilisez déjà Python ou R pour la manipulation de données et la modélisation de base (régression linéaire, logistique). ; Vous avez des notions fondamentales sur le machine learning (apprentissage supervisé/non supervisé). ; Vous intervenez sur la conception ou l'utilisation de modèles prédictifs dans votre environnement professionnel.. Nous demandons un test de positionnement avant la session plutôt qu'une déclaration de niveau, pour éviter un groupe hétérogène.

Oui : une attestation de fin de formation sera délivrée à l'issue du parcours. cette formation est éligible à un financement par les fonds de formation professionnelle.. Nous vérifions systématiquement que le passage de l'examen est inclus dans le prix et non facturé en supplément.

Formats proposés : présentiel, distanciel, intra, hybride. Équipe répartie sur plusieurs sites : distanciel en demi-journées. Équipe d'un même service, à partir de six personnes : intra présentiel, moins cher par personne et plus efficace sur vos propres cas.

Nous utiliserons principalement Python avec les bibliothèques scikit-learn, matplotlib et seaborn pour les démonstrations et exercices pratiques.

Oui, plusieurs études de cas basées sur des problématiques métier concrètes (finance, retail) seront abordées pour illustrer les concepts.

Des bases en statistiques descriptives et inférentielles sont recommandées, mais les concepts nécessaires seront réintroduits.

Des exercices individuels et des ateliers de groupe seront proposés, permettant l'application directe des concepts sur des jeux de données.

Le choix entre précision et rappel dépend fortement du coût des faux positifs et des faux négatifs dans votre contexte métier. Si un faux positif est plus coûteux (par exemple, bloquer un client légitime), vous privilégierez la précision. Si un faux négatif est inacceptable (par exemple, manquer une fraude), le rappel sera prioritaire. La formation détaille ces arbitrages avec des cas pratiques pour éclairer votre décision.

Oui, les principes fondamentaux de l'évaluation s'appliquent à une large gamme de modèles, des régressions classiques aux réseaux de neurones complexes. Ce qui diffère, ce sont les métriques spécifiques et parfois les techniques de validation. La formation couvre les principales familles de modèles et les stratégies d'évaluation correspondantes, en insistant sur l'adaptabilité des méthodes.

Le surapprentissage (overfitting) se manifeste souvent par une excellente performance du modèle sur les données d'entraînement, mais une performance médiocre sur des données nouvelles. La validation croisée est une technique clé pour détecter ce phénomène en testant le modèle sur plusieurs sous-ensembles de données non vus lors de l'entraînement. La formation vous apprendra à interpréter ces signaux et à mettre en place des contre-mesures.

La courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) offre une vue plus complète de la performance d'un classifieur en évaluant son comportement pour tous les seuils de classification possibles. Contrairement à une simple métrique de précision, elle permet de visualiser le compromis entre le taux de vrais positifs et le taux de faux positifs, indépendamment du déséquilibre des classes. L'aire sous la courbe (AUC) est un excellent indicateur synthétique de la capacité discriminante du modèle.