Nouveau Mathématiques appliquées

ANALYSE DE DONNEES DE LABORATOIRE ET INDUSTRIELLES – MACHINE LEARNING

Durée 3 jours 21 heures
Sessions
  • 7 - 9 décembre 2021 en présentiel à Lyon

Frais d’inscription
(déjeuner inclus)

2 150 € HT

Prérequis & 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

TRAVAUX DIRIGES

  • Applications pratiques et mises en œuvre sur des jeux de données avec un logiciel adapté au Machine Learning.
  • 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.

FORMATION A DISTANCE POSSIBLE

 

 

 

 

Coordonnées

CPE Lyon Formation Continue

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

04.72.32.50.60