Remarques finales

Analyse de données bayésienne en Python

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

Ce que vous savez

Chapitre 1 : L'approche bayésienne

  • Approche bayésienne vs fréquentiste
  • Théorie des probabilités et lois
  • Actualiser ses croyances avec plus de données

 

Chapitre 3 : Inférence bayésienne

  • Tests A/B
  • Analyse décisionnelle
  • Prévision et régression

 

Chapitre 2 : Estimation bayésienne

  • Approximation par grille
  • Lois a priori
  • Présenter des résultats bayésiens

Chapitre 4 : Régression linéaire bayésienne

  • Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
  • Ajuster et interpréter des modèles avec pymc3
  • Analyse de données bayésienne : étude de cas
Analyse de données bayésienne en Python

Aller plus loin avec Bayes

  • Modèles hiérarchiques :

$y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2$

$\beta_2 = \beta_{20} + \beta_{21}x_3$

  • Plus de régressions (logistique, Poisson, …)

  • Machine Learning bayésien

 

Analyse de données bayésienne en Python

Félicitations et bonne continuation !

Analyse de données bayésienne en Python

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