Apprentissage statistique en grande dimension
Public Concerné
Avoir le niveau des unités d'enseignement : STA201, STA211. Avoir de bonnes connaissances en calcul matriciel, probabilités et inférence statistique.
Objectifs pédagogiques
Maîtriser les méthodes d'apprentissage statistique pour l'analyse de données de grande dimension
Capacité et compétences acquises
Maîtriser les méthodes d'apprentissage statistique pour l'analyse de données structurées ou non mettant en jeu un grand nombre de variables et/ou d'individus
Contenu de la formation
- Définition et enjeux de l'apprentissage statistique
- Présentation des problématiques liées à la grande dimension
- Méthodes statistiques pour la grande dimension
- Méthode non supervisées
- Analyse factorielle sparse
- Méthode de classification : Sparse Kmeans, Subspace clustering, Consensus de partitions
- Méthodes descriptives pour données multiblocs
- ACP fonctionnelle
- Classification de données fonctionnelles
- Méthodes supervisées
- Méthodes de sélection de variables en grande dimension
- Méthodes de régularisation
- Méthodes de classification supervisée
- Méthodes supervisées pour données multiblocs
- Méthodes de régression pour données fonctionnelles
- Méthodes Clusterwise pour un grand nombre d'observations hétérogènes
- Méthode non supervisées
Description des modalités de validation
Un examen écrit + un projet personnel sanctionneront la fin des cours.
Le projet personnel devra mettre en application les techniques décrites en cours. Il pourra faire l'objet d'un présentation orale
Le projet personnel devra mettre en application les techniques décrites en cours. Il pourra faire l'objet d'un présentation orale
En alternance ou en formation continue en journée :
Merci de consulter directement le secrétariat pédagogique de votre formation pour obtenir le planning.
En formation « à la carte Hors Temps de Travail », en présentiel, à distance ou hybride :
Voir les dates, les lieux d'enseignement et les modalités d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation.
- Liban
- Liban
- 2026-2027 1er semestre: Formation en présentiel soir ou samedi
- 2027-2028 1er semestre: Formation en présentiel soir ou samedi
- Liban
- Paris
- Centre Cnam Paris
- 2026-2027 2nd semestre: Formation hybride soir ou samedi
- 2027-2028 2nd semestre: Formation hybride soir ou samedi
- Centre Cnam Paris
