GOL717 - Conception de systèmes prédictifs pour l’entreprise

Ce cours vise à concevoir et évaluer des systèmes prédictifs appliqués aux entreprises de production de biens et de services, en intégrant des méthodes d'apprentissage automatique, des modèles statistiques et des techniques de conception adaptées à des contextes décisionnels réels.

Au terme de ce cours, la personne étudiante sera en mesure de :

• expliquer les principes des systèmes prédictifs et de l'apprentissage automatique;
• analyser des ensembles de données afin d'identifier des variables prédictives pertinentes;
• sélectionner et adapter des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé;
• évaluer la performance et la robustesse des systèmes prédictifs;
• concevoir un système prédictif adapté à une problématique d'entreprise;
• implémenter des algorithmes de prédiction et de classification;
• travailler efficacement en équipe sur des projets de conception prédictive.

Éléments de contenu : systèmes prédictifs en entreprise. Données historiques et transactionnelles. Méthodes factorielles et transformations orthogonales. Régression et apprentissage supervisé. Apprentissage non supervisé. Arbres de décision et forêts. Classificateurs bayésiens et K plus proches voisins. Réseaux de neurones et machines à vecteurs de support. Apprentissage profond. Sur-apprentissage et sous-apprentissage. Évaluation de la performance prédictive. Conception et déploiement de systèmes prédictifs.