Nouveau Mathématiques appliquées

ANALYSE DE DONNEES DE LABORATOIRE ET INDUSTRIELLES – MACHINE LEARNING

Durée 3 jours 21 heures
Sessions
  • 2 - 4 décembre 2020
Lieu LYON

Frais d’inscription
(déjeuner inclus)

2 150 € HT

Public concerné

Techniciens Supérieurs,
Ingénieurs, Chercheurs ayant à analyser des données issues de HPLC, GC, MS, RMN…

Objectifs

• Apprendre les bases de différentes méthodes issues du « Machine Learning »
• Savoir analyser vos propres données multivariées à l'issue du cours.
• Utiliser seul le logiciel d’analyse de données étudié

Contenu pédagogique

THEORIE

Première partie : Arbres de décision

CART

  • Principe théorique des arbres de décision
  • Optimisation
  • Limitations des modèles CART

Random ForestsOptimisation

  • Principe des « ensemble methods »
  • Optimisation

Boosting

  • Discrimination
  • Régression

Deuxième partie : Support Vector Machines (SVM)

Introduction générale sur les problématiques non-linéaires

  • Définitions
  • Théorie du traitement des non-linéarités
  • Revue des Méthodes

Support Vector Machines (SVM)

  • Régression
  • Discrimination

Troisième partie : Réseaux de Neurones (ANN)

Introduction générale sur les Réseaux de Neurones

Architectures des neurones et des réseaux

Perceptron multicouche (MLP – MultiLayer Perceptron)

  • Structure des réseaux
  • Entraînement des réseaux
  • En pratique : comment éviter le sur-apprentissage

Les réseaux de neurones pour la prédiction et pour la classification

  • Implémentation sous MATLAB

TRAVAUX DIRIGES

  • Applications pratiques et mises en œuvre sur des jeux de données avec un logiciel adapté au Machine Learning.
  • Logiciels mis en œuvre : MATLAB® (Mathworks)
  • Les principes des méthodes sont introduits par une approche non mathématique et l’accent est mis sur l’utilisation pratique des méthodes et l’interprétation des résultats.

 

Coordonnées

CPE Lyon Formation Continue

Campus Saint-Paul – Bâtiment F 10, Place des Archives – 69002 LYON

04.72.32.50.60