Matière
Mathématiques
Programme
Maîtrise en gestion (M. Sc.)
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Méthodes d'apprentissage statistique (machine learning/data mining) parmi les plus utilisées en pratique pour l'analyse des mégadonnées.
Ce cours présente certaines des principales techniques d'analyse de grandes bases de données (data mining). Les technologies de l'intelligence d'affaires permettent aux entreprises, entre autres, d'analyser les données recueillies pour leurs opérations afin de mieux comprendre le comportement de leurs clients dans le but d'aider à anticiper la demande, accroître la rétention ou réduire la fraude. Différentes techniques de l'intelligence d'affaires, parmi les plus utilisées en pratique, seront donc présentées et illustrées à partir d'exemples concrets dans différents domaines de gestion.
Thèmes couverts
Arbres de classification et de régression.
Combinaison d'arbres. Boosting et forêts aléatoires.
Réseaux de neurones.
Interprétation des modèles.
Classification avec classes déséquilibrées.
Modélisation incrémentale et effets de traitement individuels.
Remarques importantes
Cours en anglais : MATH 60600A
Cours mutuellement exclusif(s) : MATH 60603(A) Vous ne pouvez pas vous inscrire à ce cours si vous avez postulé ou réussi le cours MATH 60603(A), ou si le cours MATH 60603(A) fait partie de votre structure.
Cours mutuellement exclusif(s) : MATH 60603(A) Vous ne pouvez pas vous inscrire à ce cours si vous avez postulé ou réussi le cours MATH 60603(A), ou si le cours MATH 60603(A) fait partie de votre structure.