Calcul d’intervalles de prédiction et contrôle de risque avec MAPIE
par Geoffray Brelurut, Lead Tech & Candice Moyet, Ingénieur de recherche
S’inscrire à l’événement
Comment quantifier l’incertitude de vos prédictions et mieux maîtriser les risques associés à vos modèles ?
datacraft, en partenariat avec P16, une initiative portée par Inria, vous invite à une présentation en ligne de MAPIE, une bibliothèque Python open source dédiée à la quantification des incertitudes et au contrôle de risque en apprentissage automatique.
Grâce aux méthodes de prédiction conforme, MAPIE permet de construire des intervalles de prédiction en régression et pour les séries temporelles, ainsi que des ensembles de prédiction en classification, avec des garanties statistiques sous certaines hypothèses. Qu’il s’agisse d’encadrer une prévision de demande, d’identifier plusieurs catégories plausibles ou de contrôler un risque d’erreur selon un objectif métier, MAPIE aide à mieux exploiter les prédictions pour éclairer la prise de décision. Compatible avec l’écosystème scikit-learn et utilisable avec différents types de modèles, elle s’intègre dans vos workflows existants.
Ce webinaire présentera ses principales capacités et son utilisation dans votre pipeline d’apprentissage automatique et en production, pour passer de la prédiction seule à une prise en compte explicite de l’incertitude.