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Ce que vous apprendrez ?

Interpréter les résultats des modèles de deep learning pour formuler des recommandations d'action concrètes pour l'amélioration de la stratégie commerciale.
Évaluer la performance des modèles de deep learning et des stratégies d'optimisation des offres à travers des métriques pertinentes.
Optimiser les offres de produits financiers pour chaque segment client en utilisant les résultats des modèles de deep learning.
Concevoir et entraîner des modèles de deep learning pour prédire la probabilité d'achat de produits financiers spécifiques par segment de clientèle.
Identifier et segmenter des clients en utilisant différentes techniques de deep learning appliquées à des données financières.

Prérequis

Notions fondamentales en finance et en produits financiers Bases en Machine Learning et Deep Learning appliqués aux données clients Maîtrise des techniques de segmentation client (Clustering, K-Means, DBSCAN, etc.) Connaissance des modèles de réseaux neuronaux pour la classification et la recommandation Expérience en Python avec TensorFlow/Keras et bibliothèques de Data Science (Pandas, Scikit-Learn, etc.) Analyse et traitement de données financières : prétraitement, nettoyage et structuration

Contenu de la Formation

Total: 20 Chapitres Total hours: 6-12

Définition et enjeux de la segmentation client
Introduction au Deep Learning et ses applications financières
Présentation des données clients et des problématiques
Choix des algorithmes de Deep Learning adaptés

Réseaux de neurones artificiels pour la segmentation (ex: Autoencoders)
Clustering basé sur des représentations apprises
Evaluation des performances des modèles de segmentation
Gestion et traitement des données déséquilibrées

Personnalisation des offres en fonction des segments clients
Méthodes de recommandation basées sur le Deep Learning
Optimisation des prix et des conditions des offres
Analyse de la rentabilité des offres personnalisées

Présentation d'un outil/framework pour la mise en œuvre
Etude de cas concret de segmentation client dans le secteur financier
Démonstration pratique sur un dataset
Analyse des résultats et interprétation

Stratégies de déploiement des modèles de Deep Learning
Monitoring et maintenance des modèles
Considérations éthiques et réglementaires
Perspectives d'avenir et nouvelles tendances

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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Aperçu de ce cours

2730 DH 35% off

4 days Restant à ce prix !

Caractéristiques du cours

Durée 6-12 hour
Language Français
Niveau de compétence.
CertificateNon
Nombre maximum d'inscrits
Type de formation

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