Détecter les résultats proches pour optimiser la performance IA

Cette formation d’une journée propose une approche méthodique pour analyser les résultats approchants dans les modèles d’intelligence artificielle. Elle permet aux participants de comprendre comment ces données, souvent négligées, peuvent révéler des tendances, réduire les erreurs et optimiser les performances. À travers des exercices réels et des cas d’usage, les apprenants apprennent à intégrer cette analyse dans leur processus de développement IA. Adaptée aux entreprises souhaitant renforcer l’efficacité de leurs solutions, la formation est éligible à un financement via les OPCO.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre l’importance des résultats approchants dans l’analyse IA
• Maîtriser les techniques pour les identifier et les quantifier
• Appliquer des méthodes pour réduire les biais liés à ces données
• Intégrer l’analyse des résultats approchants dans un workflow IA existant
• Évaluer l’impact sur la performance des modèles

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Connaissances de base en machine learning et en Python. Expérience en gestion de données un plus.
• Public visé : Toute entreprise utilisant l’intelligence artificielle et souhaitant améliorer ses modèles grâce à l’analyse des résultats approchants.