Intelligence Artificielle

Formation La computation des seuils

Découvrez comment optimiser vos algorithmes de classification et de détection grâce à la computation des seuils. Cette formation vous apprendra à évaluer l'impact des variations de seuil sur les métriques de performance et à appliquer des algorithmes de computation de seuils pour améliorer vos résultats. Des cas d'usage concrets vous permettront de comprendre l'application pratique de ces concepts.

Réponse sous 24h ouvrées

En intra la formation peut être entièrement sur mesure

Durée14h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
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  • Comprendre les méthodes de détermination des seuils optimaux pour la classification et la détection
  • Évaluer l'impact des variations de seuil sur les métriques de performance (précision, rappel, F-score)
  • Appliquer des algorithmes de computation de seuils pour optimiser les résultats
  • Interpréter les résultats de seuillage et prendre des décisions éclairées
01.Fondamentaux des seuils de classification et de détection
  • Distinguer le seuil de classification du seuil de détection.
  • Identifier les enjeux liés à la définition d'un seuil.
  • Appliquer les concepts de vrais positifs, faux positifs, vrais négatifs, faux négatifs.
02.Métriques de performance dépendantes du seuil
  • Calculer la précision et le rappel pour un seuil donné.
  • Évaluer la spécificité et la sensibilité d'un modèle.
  • Interpréter le F-score comme métrique agrégée.
03.Analyse des courbes ROC et PR
  • Construire une courbe ROC à partir de scores de prédiction.
  • Interpréter l'aire sous la courbe ROC (AUC-ROC).
  • Utiliser la courbe PR (Précision-Rappel) pour des jeux de données déséquilibrés.
04.Méthodes d'optimisation de seuil basées sur les métriques
  • Appliquer la méthode de Youden's J statistic pour l'optimisation de seuil.
  • Déterminer le seuil maximisant le F-score.
  • Comparer les seuils optimaux obtenus par différentes métriques.
05.Algorithmes de computation de seuils pour cas spécifiques
  • Implémenter l'algorithme de Cost-Sensitive Learning pour la détermination de seuil.
  • Utiliser les méthodes basées sur la distribution des scores.
  • Appliquer des techniques de seuillage adaptatif.
06.Cas d'usage 1 : Détection de fraude bancaire
  • Définir un seuil de détection de fraude minimisant les faux négatifs.
  • Évaluer l'impact économique des variations de seuil.
  • Appliquer des algorithmes de computation de seuils sur des données de transactions.
07.Cas d'usage 2 : Diagnostic médical et maintenance prédictive
  • Optimiser le seuil de classification pour un modèle de diagnostic médical.
  • Ajuster le seuil d'alerte pour la maintenance prédictive d'équipements industriels.
  • Interpréter les compromis entre sensibilité et spécificité.
08.Interprétation et prise de décision basée sur les seuils
  • Communiquer les résultats de l'optimisation de seuil aux parties prenantes.
  • Justifier le choix d'un seuil optimal en fonction du contexte métier.
  • Mettre en place un processus de réévaluation périodique des seuils.

Optimisation de seuils via courbes ROC/PR

Déterminer le seuil de classification optimal en analysant les courbes ROC et PR, en considérant les compromis entre précision, rappel, spécificité et sensibilité.

Application d'algorithmes de computation de seuils

Mettre en œuvre des algorithmes pour calculer des seuils de détection sur des jeux de données réels, en utilisant des métriques comme le F-score.

Évaluation de l'impact des variations de seuil

Quantifier l'influence des ajustements de seuil sur les performances d'un modèle prédictif, en mesurant les changements des métriques clés.

Interprétation des résultats de seuillage

Analyser les résultats de la computation des seuils pour justifier des décisions opérationnelles, notamment dans la détection de fraude ou le diagnostic médical.

Financement

Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.

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Points forts de la formation

La computation des seuils — pourquoi la choisir ?

🎯
Optimisation des seuils

Maîtrisez les méthodes d'optimisation des seuils pour maximiser la précision et le rappel, cruciales pour des résultats fiables en classification.

📊
Analyse des courbes ROC

Apprenez à analyser et interpréter les courbes ROC et PR pour évaluer l'efficacité de vos modèles de manière approfondie.

🔍
Cas pratique de fraude

Mettez en pratique vos compétences avec un cas d'usage concret : la détection de fraude bancaire, directement applicable à votre secteur.

⚙️
Méthodes avancées

Découvrez des algorithmes spécifiques de computation de seuils pour répondre aux défis uniques de vos projets de machine learning.

📈
Impact sur les métriques

Évaluez l'impact des variations de seuil sur des métriques clés comme le F-score, pour des décisions basées sur des données précises.

👥
Formation inter-entreprises

Participez à une formation inter-entreprises favorisant l'échange d'expériences entre professionnels, enrichissant ainsi votre apprentissage.

Thématique

Questions clés

Tout ce que vous devez savoir sur La computation des seuils.

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La formation a pour objectif de vous apprendre à optimiser vos algorithmes de classification et de détection grâce à la computation des seuils, et à évaluer l'impact des variations de seuil sur les métriques de performance.
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Financement

Financer La computation des seuils

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation La computation des seuils. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.

Logo OPCO – Opérateur de compétences
OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.

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Logo du FAF – Fonds d’Assurance Formation
FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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Logo France Travail
FranceTravail

Des aides pour les demandeurs d’emploi

France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.

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Compte Personnel de Formation
Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation.

Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.

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Aide régionale à la formation
Région

Aides régionales pour la formation professionnelle

Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.

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Dispositif FNE Formation pour entreprises
FNE Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.

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Concrètement, sur le terrain

La computation des seuils en situation

De retour dans son équipe, un participant a appliqué les méthodes d'optimisation de seuil pour améliorer la performance d'un modèle de classification.

Un autre participant a utilisé les courbes ROC pour interpréter les résultats de son dernier projet, facilitant la prise de décision.

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Questions fréquentes

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Connaissances avancées en statistiques inférentielles. Maîtrise des concepts de classification binaire et multi-classes. Expérience pratique avec Python (bibliothèques scikit-learn, pandas, numpy). Compréhension des métriques de performance des modèles (précision, rappel, F1-score).

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