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Éthique, biais et limitations du machine learning

Éthique, biais et limitations du machine learning

 

Ce module est la troisième et dernière partie du certificat "Science des données et Modélisation". L'objectif est d'explorer des principaux défis du machine learning et des considérations éthiques et légales de l'utilisation des données dans le monde du business.

 

Objectifs

Ce cours vous donnera :
  • Les connaissances nécessaires à l'évaluation et à l'analyse des performances d'un modèle de machine learning.
  • Les compétences requises pour faire face à de petites bases de données et gérer le surapprentissage.
  • Les clefs pour développer son esprit critique sur les challenges de l'IA et de ses implications sociales et éthiques.

 

Contenu

  • icone équipe

    Jour 1 : Évaluation de modèle de machine learning (ML)

    Prise en main des principaux challenges du machine learning, de l'évaluation de modèles et de l'analyse de performance.

    Les principaux concepts abordés dans ce module sont : évaluation de modèle ML, analyse de performance et surapprentissage vs. sous-apprentissage.

  • icone équipe

    Jour 2 : Travailler avec une petite base de données

    Apprendre les méthodes pour gérer une petite quantité de données et les méthodes ensemblistes, et comment augmenter les données.

    Les principaux concepts abordés dans ce module sont : augmentation des données et méthodes ensemblistes.

  • icone équipe

    Jour 3 : Challenges de l'application du machine learning

    Comment créer une stratégie autour des modèles de machine learning ? Quelles sont les implications sociales et éthiques de tels choix ?

    Les principaux concepts abordés dans ce module sont : analyse de performance, déploiement de modèles ML et les enjeux éthiques, juridiques et sociaux de l'utilisation des données.

 

Formateurs / Professeurs

mathivet

Virginie Mathivet

Expertise : IA & Deep Learning

Professeur Expert | AI & Deep learning, Machine Learning, IoT, Réseaux de Neurones, Management de projets IA

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Éthique, biais et limitations du machine learning

 

  • access

    PrérequisBonnes connaissances en outils mathématiques (algèbre linéaire, probabilités, statistiques) et en programmation (Python).

  • diplome

    Lieu Cachan

  • calendrier

    Durée de la formation 4 jours

  • calendrier

    Dates 10, 11, 24 et 25 mars 2023

  • calendrier

    Prix1 950 Euros HT