Introduction de deux critères pour la prédiction de données futures avec des modèles ML

Aperçu

Explorez des méthodes d'évaluation transparentes pour les modèles d'apprentissage automatique grâce à de nouveaux critères liant les caractéristiques des bases de données aux métriques de l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la prédiction des données futures et une évaluation impartiale.

Programme

• Introduction au cours
Aperçu des modèles d'apprentissage automatique (ML)
Importance de l'évaluation dans le ML
Objectifs et structure du cours
• Comprendre les caractéristiques des bases de données
Types de données et de bases de données
Caractéristiques clés affectant la performance du ML
Prétraitement des données et son impact
• Mesures de l'apprentissage automatique
Mesures d'évaluation courantes (précision, rappel, etc.)
Limitations des mesures traditionnelles
Importance de la transparence et de la mitigation des biais
• Introduction de nouveaux critères d'évaluation
Critère 1 : Lien entre la complexité des bases de données et la robustesse du modèle
Critère 2 : Quantification de la stabilité prédictive sur les données futures
Fondements théoriques des nouveaux critères
• Application des nouveaux critères
Études de cas d'application des critères dans différents domaines
Analyse des modèles de ML existants avec les nouveaux critères
Outils et techniques pour la mise en œuvre
• Modélisation prédictive avec des considérations de données futures
Stratégies pour la prédiction des données futures
Évaluation des modèles pour la généralisation aux données non vues
Équilibrer performance prédictive et transparence
• Évaluation impartiale des modèles de ML
Identifier et atténuer les biais dans les données
Techniques pour garantir une évaluation équitable
Rôle des nouveaux critères dans l'évaluation impartiale
• Ateliers et exercices pratiques
Application pratique des nouveaux critères
Construction et évaluation de modèles sur des ensembles de données échantillons
Activités de groupe et résolution de problèmes réels
• Conclusion du cours
Récapitulatif des principaux apprentissages
Discussion sur les tendances futures et développements
Feedback et évaluation du cours
• Ressources supplémentaires
Lectures et tutoriels recommandés
Outils et logiciels pour l'évaluation du ML
Réseaux communautaires et de soutien

Sujets

Science des données