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Développer un modèle prédictif d'une solution IA

Item

Libelle

Développer un modèle prédictif d'une solution IA

Code

RNCP36581BC02

Liste des compétences

A1.2 C1/ Générer des données d'entrée, récolter et adapter les types de données traitées nécessaires au modèle d'apprentissage en utilisant des approches et des outils adaptés A1.2 C2/ Paramétrer un environnement de codage (Framework) adéquat pour développer le modèle d'apprentissage A1.2 C3/ Coder le modèle d'apprentissage choisi (réseau de neurones, boosting, forêt aléatoire, arbre de décision, etc) en maitrisant les différentes architectures dans un environnement de développement A1.2 C4/ Réaliser et paramétrer une procédure d'entrainement adéquate d'un modèle d'apprentissage : supervisé, semi-supervisé, non supervisé, en sélectionnant des données d'apprentissages les plus adéquats aux besoins d'analyse A1.2 C5/ Réaliser une phase de test en choisissant une méthode appropriée afin d'analyser la performance du modèle de données A1.2 C6/ Ajuster l'apprentissage du modèle (entraînement) à partir du taux d'apprentissage et des résultats obtenus

Modalités d'évaluation

Epreuve: Mise en situation professionnelle reconstituée(MSPR) Développement d'un modèle d'apprentissage répondant au besoin d'une solution IA A partir des éléments de contextes fournis (Cahier des charges - données d'entrée) : Phase 1 Le candidat doit :Définir les données nécessaires au modèle d'apprentissage ,Définir des approches adaptées à l'acquisition et au traitement des données ,Sélectionner les outils adaptés à l'acquisition et au traitement des données ,Justifier ces choix à l'oral ,Mettre en œuvre les approches et les outils afin d'obtenir un corpus de données fiables pour alimenter le modèle d'apprentissage Phase 2 Le candidat doit coder un modèle d'apprentissage définit en Paramétrant le Framework et en Codant le modèle d'apprentissage sur le Framework Phase 3 Le candidat doit, à partir d'un corpus de données et d'un modèle d'apprentissage donné appliquer une procédure d'entrainement adéquat au modèle d'apprentissage, paramétrer la procédure d'entrainement , réaliser une phase de test , analyser la performance du test , proposer des ajustements d'apprentissage du modèle