Machine Learning avancé

Le traitement des grandes masses de données, dans différents secteurs d’activités, se base sur l’apprentissage statistique/Machine Learning. Les méthodes de régression et leur pénalisation permettent de répondre à plusieurs problématiques dans les entreprises, en mettant l’accent sur les approches non paramétriques permettant une grande souplesse de modélisation. Les forêts aléatoires ainsi que différentes méthodes d’optimisation permettent d’apprendre les paramètres des modèles à l’aide de données d’entraînement (utilisant une descente de gradient ou non). D’autres problèmes industriels sont traités grâce au traitement statistique des séries temporelles.