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Citation
Mamavi, O. (Mar 2023). Prédire les survivants du Titanic avec BigML. Management et Datascience, Article 0023162. .
L'auteur
Olivier Mamavi
(omamavi@gmail.com) - Paris School of Business - ORCID : https://orcid.org/0000-0002-6421-1048
Copyright
© 2023 l'auteur. Publication sous licence Creative Commons CC BY-ND.
Déclaration d'intérêts
Le ou les auteurs déclarent ne pas avoir connaissance de conflit d'intérêts impliqués par l'écriture de cet article.
Financements
Le ou les auteurs déclarent ne pas avoir bénéficié de financement pour le travail mis en jeu par cet article.
Aperçu
Ce tutoriel permet de déployer un projet de datascience pour prédire les survivants du Titanic avec BigML. Il explique comment collecter les données, préparer les variables, trouver un modèle et évaluation les résultats.
Contenu
Finalité
Le but de cours consiste à créer un modèle de prédiction de la survie des passagers du Titanic suite à son naufrage. C’est une application concrète de l’utilisation de l’intelligence artificielle et plus particulièrement de l’apprentissage machine sur un jeu de données réel avec l’outil BigML.
Objectifs pédagogiques
A l’issu de ce cours, vous serez capable de comprendre une démarche de datascience et d’utiliser la solution BigML pour résoudre un problème de prédiction:
- formuler un problème
- collecter les données
- préparer les données
- trouver le modèle
- évaluer les résultats
- améliorer la prédiction
Sommaire
Partie 1 – Démarche pour prédire les survivants du Titanic
Partie 2 – Actions pour prédire les survivants du Titanic
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1Collecter les données du Titanic dans BigML
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2Préparer les données du Titanic avec BigML
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3Analyser les données du Titanic avec BigML
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4Evaluer le modèle des données du Titanic avec BigML
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5Prédire les survivants du Titanic avec Big ML
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6Optimiser la performance du modèle de prédiction des survivants du Titanic avec BigML
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7Aller plus loin sur la prédiction des survivants du Titanic avec BigML
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Date de publication
4 mars 2023
Catégorie
Collections
Caractéristiques
0 h env.
Tous niveaux
11 chapitre(s)
Ouvert à tous
ORCID
https://orcid.org/0000-0002-6421-1048
Affiliation
Paris School of Business
Liens d'intérêts : Le ou les auteurs déclarent ne pas avoir connaissance de conflit d'intérêts impliqués par l'écriture de cet article.
Financement : Le ou les auteurs déclarent ne pas avoir bénéficié de financement pour le travail mis en jeu par cet article.
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