Maîtriser les résultats proches en IA pour optimiser vos processus métiers — Montée en compétences | Atlantisdevelopment

De la théorie à la pratique : Maîtriser les résultats proches en IA pour optimiser vos processus métiers met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation professionnelle aborde les méthodes d'analyse des résultats similaires en intelligence artificielle, essentielles pour affiner les modèles prédictifs et réduire les écarts de performance. Les participants découvrent comment comparer des jeux de données, identifier des tendances communes et ajuster les algorithmes en conséquence. Axée sur des cas concrets et des exercices pratiques, cette session permet aux entreprises d'améliorer la fiabilité de leurs outils d'IA et de gagner en efficacité opérationnelle. Destinée aux équipes techniques et métiers, elle combine théorie et mise en situation pour une application immédiate dans votre environnement professionnel.

Objectifs

Programme

[{"module": "Fondamentaux des résultats approchants en IA", "content": "Définition et enjeux des résultats proches en intelligence artificielle. Présentation des métriques d'évaluation (similarité cosinus, distance euclidienne, etc.). Comparaison avec les méthodes classiques de validation de modèles. Étude de cas : analyse d'un jeu de données industriel.", "duration_hours": 2}, {"module": "Techniques d'analyse des écarts", "content": "Méthodes pour repérer et quantifier les écarts entre prédictions et réalité. Visualisation des résultats (heatmaps, matrices de confusion). Travail sur des outils open source comme scikit-learn et TensorFlow. Exemple : détection d'anomalies dans des séries temporelles.", "duration_hours": 2}, {"module": "Optimisation des modèles par itération", "content": "Pr

Modalités

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).