IA & Data

Formation Analyse bayésienne (4-107)

3 jour(s) • 18h

Éligible OPCO

8,8/10 avis apprenants

Description

Objectif général de la formation : Permettre aux participants de comprendre les concepts et la théorie des modèles statistiques bayésiens, ainsi que leur application dans des problématiques d'inférence probabiliste en apprentissage machine. Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 20 Niveau SAME: Maîtrise (M) Compétences visées : Comprendre la théorie des modèles bayésiens et leurs avantages. Identifier les situations adaptées à l’utilisation de l’analyse bayésienne. Appliquer des méthodes bayésiennes à des problématiques d’inférence probabiliste. Utiliser des outils et bibliothèques Python pour implémenter des modèles bayésiens.

Découvrir les principes fondamentaux de la statistique bayésienne.
Comprendre et appliquer les algorithmes d’inférence bayésienne.
Implémenter des modèles bayésiens pour résoudre des problématiques concrètes.
Interpréter les résultats d’une analyse bayésienne dans un contexte machine learning.

Chercheurs, ingénieurs et analystes en statistiques et apprentissage machine.
Professionnels souhaitant intégrer des modèles bayésiens dans leurs projets de machine learning.
Professionnels en sciences des données

Connaissances fondamentales en statistiques (tests, distributions, etc.).
Notions de base en apprentissage machine et en programmation Python.

1
Jour 1 : Introduction à l’analyse bayésienne (6 heures)
- Fondamentaux de la statistique bayésienne (2 heures)
2
Théorème de Bayes et interprétation probabiliste.
3
Différence entre statistique bayésienne et fréquentiste.
4
Étude de cas : Exemples concrets de modèles bayésiens en apprentissage machine.
- Modèles bayésiens simples (2 heures)
5
Construction de modèles probabilistes.
6
Utilisation de prior et posterior dans les analyses.
7
Travaux pratiques : Implémentation d’un modèle bayésien simple en Python.
- Introduction aux outils Python pour l’analyse bayésienne (2 heures)
8
Présentation des bibliothèques : PyMC3, Stan, TensorFlow Probability.
9
Paramétrage et visualisation des résultats.
10
Travaux pratiques : Installation et configuration des outils.
11
Jour 2 : Algorithmes et applications (6 heures)
- Algorithmes d’inférence bayésienne (3 heures)
12
Méthodes Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC).
13
Algorithme de Gibbs et Hamiltonian Monte Carlo.
14
Travaux pratiques : Implémentation d’un algorithme MCMC pour une problématique donnée.
- Applications de l’analyse bayésienne (3 heures)
15
Régression bayésienne.
16
Analyse de séries temporelles bayésiennes.
17
Travaux pratiques : Utilisation de modèles bayésiens pour analyser des données réelles.
18
Jour 3 : Avancées et déploiement des modèles bayésiens (6 heures)
- Modèles hiérarchiques et avancés (2 heures)
19
Construction de modèles hiérarchiques.
20
Applications aux données complexes.
21
Travaux pratiques : Création d’un modèle hiérarchique pour des données multi-niveaux.
- Validation et interprétation des modèles bayésiens (2 heures)
22
Vérification des hypothèses et validation des modèles.
23
Méthodes de visualisation des résultats.
24
Travaux pratiques : Validation et interprétation d’un modèle bayésien.
- Déploiement des modèles bayésiens (2 heures)
25
Intégration des modèles dans des applications machine learning.
26
Déploiement via des pipelines de données.
27
Travaux pratiques : Déploiement d’un modèle bayésien dans un environnement cloud.

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Questions fréquentes

FAQ : Formation Analyse bayésienne (4-107)

Oui, mais la prise en charge d'une formation professionnelle par un OPCO dépend de votre opérateur de compétences, de votre branche d'activité et des critères de financement applicables. Ascent Formation vous accompagne dans l'identification des possibilités de financement adaptées à votre entreprise.
Une formation inter-entreprises réunit des participants issus de différentes organisations, tandis qu'une formation intra-entreprise est organisée pour les collaborateurs d'une même entreprise. Le format intra permet notamment d'adapter le contenu et les modalités aux besoins spécifiques de vos équipes.
Selon la formation proposée, il est possible de suivre une formation professionnelle à distance, en présentiel ou selon d'autres modalités disponibles. Consultez les informations de la session concernée ou contactez-nous pour connaître les formats possibles.
Oui, une formation professionnelle peut être adaptée aux objectifs, au niveau des participants et aux besoins opérationnels de votre entreprise. Ascent Formation vous propose des parcours personnalisés pour accompagner le développement des compétences de vos équipes.