Le Laboratoire d’ingénierie financière de l’Université Laval (LABIFUL) offre un séminaire pratique sur l’apprentissage machine (mMachine lLearning) en finance avec Python.
Ce séminaire de formation passera en revue les notions suivantes de l’apprentissage machine.
Séance 2 : Apprentissage supervisé et techniques avancées
•Compromis biais-variance
-Concept et importance
-Sur-apprentissage (overfitting)
-Sous-apprentissage (underfitting)
-Techniques de régularisation
•Fonction de perte et mesures de performance
-Types de fonctions de perte
-Métriques d'évaluation pour la classification et la régression
-Gestion des classes non balancées
•Algorithmes d'apprentissage supervisé
-Arbres de décision
-Méthodes d'ensemble
-Validation croisée
•Support Vector Machine (SVM)
-Principe de base
-Noyaux (kernels) et leur utilisation
-Avantages et limites des SVM
•Applications
- Remboursements
- Aucun remboursement